Comorbidity and healthcare costs in patients with obstructive sleep apnoea
Notice bibliographique
Résumé
Educational aims To provide physicians with knowledge of common comorbid conditions associated with obstructive sleep apnoea (OSA). To emphasise the healthcare burden and costs associated with OSA. Recognise the role of risk stratification in identifying patients who are likely to develop OSA-related complications. Summary OSA is common, with an estimated prevalence of up to 20%. Observational studies have found OSA to be associated with increased cardiovascular morbidity, mortality and healthcare costs. Continuous positive airway pressure (CPAP) has been shown to be an effective therapy for OSA. Unfortunately, clinical trials assessing the effectiveness of CPAP to mitigate associated morbidity are limited and those that have been conducted show variable findings, with not all patients benefiting from treatment. Given the prevalence of OSA in the general population, treatment of all individuals would be costly and unnecessary. Recent work suggests that the heterogeneity in clinical trial results may be driven by the inability to identify at-risk groups. Identifying patients with clinically relevant sequelae may be useful for targeting treatment to those at greatest risk. In this review, we discuss the potential association between OSA and comorbid conditions, as well as the economic and health impact of such associations. We also highlight the importance of risk stratification in identifying patients who are likely to develop OSA-related complications and adverse health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».