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Enregistrement W1775309191 · doi:10.1016/j.smrv.2015.07.002

The effect of treating obstructive sleep apnea with positive airway pressure on depression and other subjective symptoms: A systematic review and meta-analysis

2015· review· en· W1775309191 sur OpenAlexaff
Madhulika A. Gupta, Fiona C. Simpson, Danika C.A. Lyons

Notice bibliographique

RevueSleep Medicine Reviews · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstructive sleep apneaDepression (economics)MedicineContinuous positive airway pressureMeta-analysisAirwayPositive airway pressureSleep (system call)Sleep apneaInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with obstructive sleep apnea (OSA) frequently present with symptoms of depression and anxiety. The objective of this study is to determine if treatment with positive airway pressure (PAP) improves symptoms of depression and anxiety. A systematic review was conducted to identify clinical trials of PAP that contained a validated measure of depression severity. Meta-analysis was conducted for depression, anxiety, excessive daytime sleepiness (EDS), quality of life (QoL) and respiratory variables. The systematic review included 33 reports. Pre-post-test analysis of PAP showed a moderate effect size (Hedge's g, 95% CI) for depression 0.524 [0.401-0.647], but a low effect size compared to oral placebo (0.355 [0.187-0.524]) and no effect when compared to dental appliances (0.107 [-0.72-0.287]) and sham PAP (-0.049 [-0.292-0.194]). Anxiety, EDS, and QoL showed similar improvement in pre-post-test analysis, but a lack of superiority to dental appliances and sham PAP. PAP was superior to all comparators for respiratory variables. PAP has a moderate clinical effect on symptoms of depression and anxiety in OSA, but it is not superior to dental appliances or sham PAP. The improvement in subjective symptoms, such as depression and anxiety, may be mediated by patient expectations and contact with healthcare providers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,029
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations117
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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