Auto-Titrating Versus Standard Continuous Positive Airway Pressure for the Treatment of Obstructive Sleep Apnea: Results of a Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To compare the effectiveness of auto-titrating continuous positive airway pressure (APAP) versus conventional continuous positive airway pressure (CPAP) in reducing the apnea-hypopnea index (AHI), reducing the mean airway pressure, improving subjective sleepiness, and improving treatment adherence in patients with obstructive sleep apnea (OSA). DESIGN: Meta-analysis and metaregression of published randomized trials comparing APAP to CPAP. SETTING: N/A. PARTICIPANTS: N/A. INTERVENTIONS: N/A. RESULTS: We identified 9 randomized trials studying a total of 282 patients. Compared to CPAP, there was no significant advantage of APAP in reducing AHI or sleepiness (pooled APAP-CPAP posttreatment AHI and Epworth Sleepiness Scale score = -0.20 events per hour, 95% confidence interval:[-0.74,0.35], and -0.56 [-1.4,0.3] respectively). The use of APAP reduced the mean applied pressure across the night by 2.2 cm water [1.9,2.5] compared to CPAP. Adherence with therapy was not substantially improved with APAP; pooled estimate of improvement was 0.20 hours per night ([-0.16,0.57], P = .28) using a random-effects model. CONCLUSIONS: Compared to standard CPAP, APAP is associated with a reduction in mean pressure. However, APAP and standard CPAP were similar in adherence and their ability to eliminate respiratory events and to improve subjective sleepiness. Given that APAP is more costly than standard CPAP, APAP should not be considered first-line chronic therapy in all patients with OSA. However, APAP may be useful in other situations (eg, home titrations, detection of mouth leak) or in certain subgroups of patients with OSA. Identifying circumstances in which APAP is a definite improvement over CPAP in terms of costs or effects should be the focus of future studies.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».