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Enregistrement W1931514109 · doi:10.1002/lary.24131

The effect of nasal surgery on nasal continuous positive airway pressure compliance

2013· article· en· W1931514109 sur OpenAlexaff
Justin Poirier, Charles F. George, Brian Rotenberg

Notice bibliographique

RevueThe Laryngoscope · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeptoplastyMedicineContinuous positive airway pressureAnesthesiaNoseObstructive sleep apneaSurgeryNasal septumAirway obstructionSleep apneaAirway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Nasal continuous positive airway pressure (CPAP) is the standard therapy for sleep apnea; however, compliance rates are historically poor. Among the most commonly cited reasons for nonadherence is nasal obstruction. Our study sought to examine if nasal surgery actually increases CPAP compliance. STUDY DESIGN: Prospective case series. METHODS: Nasal CPAP-intolerant obstructive sleep apnea (OSA) patients, with documented nasal obstruction, underwent septoplasty plus inferior turbinoplasty. Preoperative and postoperative data were collected on CPAP usage per night and subjective nasal obstruction with the Nasal Obstruction Symptom Evaluation (NOSE) Scale questionnaire. RESULTS: Eighteen patients met inclusion criteria and underwent septoplasty. CPAP usage increased significantly from 0.5 hours per night preoperatively to 5 hours per night postoperatively (P < .05). Subjective nasal obstruction on the NOSE Scale decreased from 16.1 preoperatively to 5.4 following surgical intervention (P < .05). CPAP pressure decreased from 11.9 preoperatively to 9.2 after surgery, with a trend toward significance (P = .062). CONCLUSIONS: This study demonstrates improved CPAP compliance rates following septoplasty in OSA patients with nasal obstruction. Correction of nasal obstruction should be offered in nasal CPAP-intolerant individuals to improve CPAP compliance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
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

Citations86
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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