Obstructive Sleep Apnea and Type 2 Diabetes: Is There a Link?
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes is a chronic illness that is increasing in epidemic proportions worldwide. Major factors contributing to the development of type 2 diabetes include obesity and poor lifestyle habits (e.g., excess dietary intake and limited physical activity). Despite the proven efficacy of lifestyle interventions and the use of multiple pharmacological agents, the economic and public health burden of type 2 diabetes remains substantial. Obstructive sleep apnea (OSA) is a treatable sleep disorder that is pervasive among overweight and obese adults, who represent about two thirds of the U.S. population today. An ever-growing number of studies have shown that OSA is associated with insulin resistance, glucose intolerance and type 2 diabetes, independent of obesity. Evidence from animal and human models that mimic OSA provides potential mechanisms for how OSA may alter glucose metabolism. Up to 83% of patients with type 2 diabetes suffer from unrecognized OSA and increasing severity of OSA is associated with worsening glucose control. However, it is still unclear whether OSA may lead to the development of diabetes over time. More data from large-scale longitudinal studies with rigorous assessments of diabetes and OSA are needed. In addition, there is still controversy whether continuous positive airway pressure (CPAP) treatment of OSA improves glucose metabolism. Large-scale randomized-controlled trials of CPAP treatment of OSA with well-validated assessments of insulin sensitivity and glucose tolerance are needed. These studies may reveal that OSA represents a novel, modifiable risk factor for the development of prediabetes and type 2 diabetes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».