Gevalideerd predictiemodel voor kans op klinisch-significant slaapapneu - Evidencio
Gevalideerd predictiemodel voor kans op klinisch-significant slaapapneu
OSAsense predictiemodel gericht op berekening van het geschatte risico op obstructief slaapapneu (OSA) gebaseerd op een zevental variabelen. 
Research authors: Hueting T, Pleijhuis RG
Version: 1.29
  • Public
  • Pulmonology
  • {{ modelType }}
  • Details
  • Validate algorithm
  • Save input
  • Load input
Display
Units

{{section.title}}

Calculate the result

Set more parameters to perform the calculation

Risico op klinisch-significante nachtelijke apneus:

{{ resultSubheader }}
{{ chart.title }}
Result interval {{ additionalResult.min }} to {{ additionalResult.max }}

Conditional information

Model prestaties: 
Naast interne validatie (c-index 0.79 | 95% CI: 0.76 - 0.81) op het ontwikkelcohort werd tevens een externe temporale validatie verricht (c-dinex 0.80 | 95% CI: 0.78 - 0.83) op een cohort bestaande uit 1310 eerstelijns patiënten. Bij zowel interne als externe validatie bleek sprake van uitstekende model kalibratie. 

Relevante contextinformatie: 
Het model betreft een rekalibratie van de Philips vragenlijst, welke is ontwikkeld op basis van 176 patiënten (Eijsvogel et al, 2016). In 2018 werd het oorspronkelijke predictiemodel gerekalibreerd op basis van data van 1096 Nederlandse patiënten. In 2019 werd het gerekalibreerde model daarnaast temporaal gevalideerd op basis van een onafhankelijk cohort bestaande uit 1310 patiënten. 

Het gerekalibreerde OSAsense predictiemodel bleek aanzienlijk beter in staat om patiënten met een significant aantal ademstops per uur te identificeren dan de Philips vragenlijst of alternatieve vragenlijsten als de STOP-BANG. 

{{ file.classification }}
PRO
Note
Notes are only visible in the result download and will not be saved by Evidencio

This algorithm is provided for educational, training and information purposes. It must not be used to support medical decision making, or to provide medical or diagnostic services. Read our full disclaimer.

Underlying algorithms Part of
Comments
Comment
Please enter a comment
Comments are visible to anyone

Algorithm feedback

No feedback yet 1 Comment {{ model.comments.length }} Comments
On {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} a no longer registered author wrote:
{{ comment.content }}
logo

Please sign in to enable Evidencio print features

In order to use the Evidencio print features, you need to be logged in.
If you don't have an Evidencio Community Account you can create your free personal account at:

https://www.evidencio.com/registration

Printed results - Examples {{ new Date().toLocaleString() }}


Evidencio Community Account Benefits


With an Evidencio Community account you can:

  • Create and publish your own prediction algorithms.
  • Share your prediction algorithms with your colleagues, research group, organization or the world.
  • Review and provide feedback on algorithms that have been shared with you.
  • Validate your algorithms and validate algorithms from other users.
  • Find algorithms based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
  • Use and save prediction algorithms and their data.
  • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential algorithms and decision trees.
  • Stay up-to-date with new algorithms in your field as they are published.
  • Create your own lists of favorite algorithms and topics.

A personal Evidencio account is free, with no strings attached!
Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction algorithms.


Disclaimer: Calculations alone should never dictate patient care, and are no substitute for professional judgement.
Evidencio v3.35 © 2015 - 2025 Evidencio. All Rights Reserved