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Enregistrement W115798007

Effect of a titration polysomnogram on treatment success with a mandibular repositioning appliance.

2009· article· en· W115798007 sur OpenAlexaff
Fernanda R. Almeida, Jonathan A. Parker, James S. Hodges, Alan A. Lowe, Kathleen A. Ferguson

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolysomnogramPolysomnographyOral applianceObstructive sleep apneaContinuous positive airway pressureAnesthesiaSleep apneaApneaSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVES: Mandibular repositioning appliance (MRA) therapy is a treatment option for patients with mild to moderate sleep apnea and for patients who do not tolerate continuous positive airway pressure. Titration of MRAs consists of sequential mandibular advancement guided by symptom improvement. The goal of the study was to determine if patients with an elevated apnea hypopnea index (AHI), despite the use of a subjectively optimized MRA, could achieve better results with additional titration during polysomnography (PSG). METHODS: Patients were enrolled if they had an AHI > or = 15/h and were referred for MRA therapy. The MRAwas advanced until symptoms improved. During the PSG, the technologist monitored the patient's sleep and increased mandibular protrusion until the AHI was improved. RESULTS: There was a significant improvement in AHI, minimum oxygen saturation, and total sleep time with the MRA before further advancement. At the final PSG, 65.2% of patients had an AHI < or = 10 associated with at least a 50% reduction in AHI. The incomplete responders had their appliance further titrated, and this improved the results of MRA therapy by 30.4% to a total success rate of 95.6%. CONCLUSIONS: This study shows that it is possible to improve the results of MRA therapy by further advancing the appliance during a titration PSG in patients with an incomplete response. The titration night improved the results of the usual clinical advancement of the MRA with substantially more patients achieving a successful outcome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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