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Enregistrement W2071455445 · doi:10.2310/7070.2001.19725

Does Laser-Assisted Uvulopalatoplasty Work? An Objective Analysis Using Pre- and Postoperative Polysomnographic Studies

2001· article· en· W2071455445 sur OpenAlexaffvenue
Robert Seemann, John C. DiToppa, Mary-Ann Holm, John S. Hanson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Otolaryngology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRespiratory disturbance indexPolysomnographyEndoscopySurgeryBreathingProspective cohort studyAnesthesiaApnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Since its introduction in 1990, the procedure of laser-assisted uvulopalatoplasty (LAUP) has become a popular alternative to UP3 and other surgical procedures for sleep-disordered breathing. Laser-assisted uvulopalatoplasty has proved to be a relatively simple and cost-effective alternative; however, after almost a decade of use on thousands of patients and many studies that show subjective benefits, very few patients have been followed objectively. PURPOSE: Our purpose was to study in an objective, prospective manner the effects of LAUP on snoring volume and duration as well as on apnea index, respiratory disturbance index (RDI), and desaturation index. METHODS: Fifty consecutive patients were evaluated for sleep-disordered breathing; 43 patients were included in the study, and all had pre- and post-LAUP polysomnograms. Patients were divided into groups depending on their preoperative RDI. All subjects had a pre-LAUP history and physical examination and an otolaryngologic examination, including fibre-optic endoscopy. All patients had a preoperative polysomnographic evaluation. An in-office LAUP using CO2 laser and local anaesthetic was performed on all patients, and all had post-LAUP polysomnography an average of 9.4 weeks postoperatively at the same sleep centre. RESULTS: Overall, we found a significant improvement in 60% of patients, with the greatest benefit in patients with a preoperative RDI of greater than 40 per hour. Patients with preoperative RDI < 20 were successfully treated in only 25% of cases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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