Treatment of Obstructive Sleep Apnea. Prospects for Personalized Combined Modality Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Obstructive sleep apnea (OSA) is a common sleep disorder with serious associated morbidities. Although several treatment options are currently available, variable efficacy and adherence result in many patients either not being treated or receiving inadequate treatment long term. Personalized treatment based on relevant patient characteristics may improve adherence to treatment and long-term clinical outcomes. Four key traits of upper airway anatomy and neuromuscular control interact to varying degrees within individuals to cause OSA. These are: (1) the pharyngeal critical closing pressure, (2) the stability of ventilator chemoreflex feedback control (loop gain), (3) the negative intraesophageal pressure that triggers arousal (arousal threshold), and (4) the level of stimulus required to activated upper airway dilator muscles (upper airway recruitment threshold). Simplified diagnostic methods are being developed to assess these pathophysiological traits, potentially allowing prediction of which treatment would best suit each patient. In contrast to current practice of using various treatment modes alone, model predictions and pilot clinical trials show improved outcomes by combining several treatments targeted to each patient's pathophysiology profile. These developments could theoretically improve efficacy and adherence to treatment and in turn reduce the social and economic health burden of OSA and the associated life-threatening morbidities. This article reviews OSA pathophysiology and identifies currently available and investigational treatments that may be combined in the future to optimize therapy based on individual profiles of key patient pathophysiological traits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».