Obstructive Sleep Apnea as an Independent Stroke Risk Factor
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke is a leading cause of death and disability affecting nearly 800,000 people in the United States every year. Obstructive sleep apnea (OSA) is found in over 60% of patients with stroke/transient ischemic attack (TIA) and identified as an independent stroke risk factor in large epidemiology studies and Canadian Stroke Prevention Guidelines (SPG) but not in the United States. The 2014 Secondary SPG recommend OSA screening and treatment as a consideration only, not a requirement. The twofold purpose of this article is, first, to present the evidence supporting OSA as an independent stroke risk factor in national SPG with mandatory recommendations and, second, to engage neuroscience nurses to incorporate OSA assessment and interventions into the nursing process and thereby promote excellence in stroke/TIA patient care. METHODS: A systematic literature search was conducted in Medline, CINAHL, and PubMed to identify research from 2003 through 2013 on the independent risk, mortality, and prevalence relationship between OSA and stroke/TIA including recurrence and recovery outcomes with continuous positive airway pressure (CPAP) therapy. RESULTS: Twenty-eight research articles were reviewed: 14 observational cohorts, five case-control studies, four cross-sectional studies, and four randomized control trials representing 12 countries and 10,671 subjects. DISCUSSION: OSA is highly prevalent in patients with stroke/TIA independently increasing stroke risk. CPAP studies revealed reduced stroke recurrence and improved recovery with feasible initiation in stroke units. Patients with stroke/TIA have less OSA-associated daytime sleepiness and obesity, making the usual screening tools insufficient and CPAP adherence challenging. Treating OSA decreases stroke prevalence and mortality. OSA initiatives empower neuroscience nurses to integrate this OSA evidence into clinical practice and improve stroke/TIA patient 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».