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Enregistrement W1820963502 · doi:10.1164/rccm.201507-1472rr

The Different Clinical Faces of Obstructive Sleep Apnea (OSA), OSA in Older Adults as a Distinctly Different Physiological Phenotype, and the Impact of OSA on Cardiovascular Events after Coronary Artery Bypass Surgery

2015· letter· en· W1820963502 sur OpenAlexaff
Clodagh M. Ryan, Tetyana Kendzerska, Kelly Wilton, Owen D. Lyons

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstructive sleep apneaCardiologyInternal medicineArteryCoronary artery bypass surgerySleep apnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Failure to appreciate the heterogeneity of obstructive sleep apnea (OSA) may impede its clinical recognition and management (1, 2). Using cluster analysis from a large, cross-sectional, clinically based cohort of adults with moderate-to-severe OSA, representative of the population of Iceland, Ye and colleagues identified subgroups with distinct combinations of symptoms (1). Included in the analysis were 822 subjects who were positive airway pressure naive. These were predominantly middle-aged obese males with severe OSA. Three distinct clusters were identified: (1) a “disturbed sleep” cluster (33%) with the highest probability of experiencing insomnia-related symptoms such as difficulty with sleep initiation and maintenance, nocturnal and early awakenings, nocturnal sweating, restless sleep, restless leg symptoms, and symptom of gasping for breath; (2) a “minimally symptomatic” cluster (25%) with the highest probability of feeling rested on awaking; and (3) an “excessive daytime sleepiness” cluster (42%) with a higher probability of daytime hypersomnolence (as measured by the Epworth Sleepiness Scale), the presence of daytime sleepiness-related symptoms (such as falling asleep unintentionally during the day, dozing off while driving), and symptoms of witnessed apneas and loud snoring. The identification of the “disturbed sleep” group in this study, underscores the presence of OSA in those with comorbid insomnia, suggesting that both the screening for OSA in those with insomnia as well as treatment with combination therapies (e.g., positive airway pressure and cognitive behavioral therapy for insomnia) may be beneficial in this population (3). Furthermore, the probabilities of having comorbid hypertension and cardiovascular disease were highest in the “minimally symptomatic” but lowest in the “excessive daytime sleepiness” group. The authors proposed that a potentially longer lag time between initial symptoms and diagnosis in minimally symptomatic compared with symptomatic patients may lead to a longer duration of exposure to untreated OSA and, thus, a higher probability of developing comorbidities. However, the crosssectional design of this study makes it impossible to infer causality, and as with any observational study, there are limitations related to unmeasured confounders such as depression or cognitive impairment. In addition, the study results are pertinent to the specific patient group evaluated, and extrapolation to other OSA cohorts may be inapplicable. Despite no statistical or clinically meaningful difference observed in sex, age, body mass index, apnea–hypopnea index, oxygen desaturation index, or minimal oxygen saturation among the three clusters, these important variables may account for different clinical presentations of OSA. Lastly, the use of type 3 portable monitors may have contributed to the underestimation of the apnea–hypopnea index in those with insomnia. As such, further validation in independent cohorts including a broader demographic profile and OSA severity is needed. Regardless of limitations, this study serves to highlight and increase physician awareness of the heterogeneity of OSA clinical presentation. It also provides clinicians with some guidance as to the differing OSA phenotypic presentations. In so doing it may facilitate early identification of OSA and lead to the development of personalized therapies. This may be of particular importance in those who are less symptomatic or who experience less common symptoms of OSA, although the need for treatment of minimally symptomatic patients remains uncertain at this time (4, 5). n

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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