The Current Status of Autotitrating Continuous Positive Airway Pressure Systems in the Management of Obstructive Sleep Apnea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autotitrating continuous positive airway pressure (APAP) devices have the potential to address some of the disadvantages of titration and treatment with conventional continuous positive airway pressure (CPAP). Information on the performance of APAP in clinical use is still comparatively limited. OBJECTIVE: To assess the status of APAP devices in the management of obstructive sleep apnea (OSA) by reviewing evidence of their efficacy, effectiveness and costs. METHODS: A systematic search of electronic databases and a review of selected comparative studies on the use of APAP in the diagnosis, titration and treatment of OSA was undertaken. Cost analysis using data applicable to the management of OSA in Edmonton, Alberta was performed. RESULTS: Thirty-three studies met the selection criteria: three on the use of APAP in diagnosing OSA; six on APAP for titration; 14 that considered short-term treatment outcomes; and 10 that addressed longer-term treatment of OSA. In most studies, patients suffering from cardiac, pulmonary and other medical conditions were excluded. Available data suggested some potential for the use of APAP in the diagnosis of OSA, but further validation is needed. In titration, estimated treatment pressures tended to be lower with APAP than with the manual titration of CPAP. Although lower treatment pressures were achieved with APAP, there was no significant difference in clinical outcome measures between APAP and CPAP. Estimates of costs suggested that APAP may provide savings in some scenarios. CONCLUSIONS: APAP shows promise in the management of OSA; however, given the exclusion of some categories of patients from trials of this technology, caution is still required in its use.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».