New frontiers in obstructive sleep apnoea
Notice bibliographique
Résumé
OSA (obstructive sleep apnoea), the most common respiratory disorder of sleep, is caused by the loss of upper airway dilating muscle activity during sleep superimposed on a narrow upper airway. This results in recurrent nocturnal asphyxia. Termination of these events usually requires arousal from sleep and results in sleep fragmentation and hypoxaemia, which leads to poor quality sleep, excessive daytime sleepiness, reduced quality of life and numerous other serious health consequences. Furthermore, patients with untreated sleep apnoea are at an increased risk of hypertension, stroke, heart failure and atrial fibrillation. Although there are many predisposing risk factors for OSA, including male gender, endocrine disorders, use of muscle relaxants, smoking, fluid retention and increased age, the strongest risk factor is obesity. The aim of the present review is to focus on three cutting-edge topics with respect to OSA. The section on animal models covers various strategies used to simulate the physiology or the effects of OSA in animals, and how these have helped to understand some of the underlying mechanisms of OSA. The section on diabetes discusses current evidence in both humans and animal models demonstrating that intermittent hypoxia and sleep fragmentation has a negative impact on glucose tolerance. Finally, the section on cardiovascular biomarkers reviews the evidence supporting the use of these biomarkers to both measure some of the negative consequences of OSA, as well as the potential benefits of OSA therapies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».