Type of Mask May Impact on Continuous Positive Airway Pressure Adherence in Apneic Patients
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: In obstructive sleep apnea patients (OSA), continuous positive airway pressure (CPAP) adherence is crucial to improve symptoms and cardiometabolic outcomes. The choice of mask may influence CPAP adherence but this issue has never been addressed properly. OBJECTIVE: To evaluate the impact of nasal pillows, nasal and oronasal masks on CPAP adherence in a cohort of OSA. METHODS: Newly CPAP treated OSA participating in "Observatoire Sommeil de la Fédération de Pneumologie", a French national prospective cohort, were included between March 2009 and December 2011. Anthropometric data, medical history, OSA severity, sleepiness, depressive status, treatment modalities (auto-CPAP versus fixed pressure, pressure level, interface type, use of humidifiers) and CPAP-related side effects were included in multivariate analysis to determine independent variables associated with CPAP adherence. RESULTS: 2311 OSA (age = 57(12) years, apnea+hypopnea index = 41(21)/h, 29% female) were included. Nasal masks, oronasal masks and nasal pillows were used by 62.4, 26.2 and 11.4% of the patients, respectively. In univariate analysis, oronasal masks and nasal pillows were associated with higher risk of CPAP non-adherence. CPAP non-adherence was also associated with younger age, female gender, mild OSA, gastroesophageal reflux, depression status, low effective pressure and CPAP-related side effects. In multivariate analysis, CPAP non-adherence was associated with the use of oronasal masks (OR = 2.0; 95%CI = 1.6; 2.5), depression, low effective pressure, and side effects. CONCLUSION: As oronasal masks negatively impact on CPAP adherence, a nasal mask should be preferred as the first option. Patients on oronasal masks should be carefully followed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».