Patient outcomes after soft palate implant placement for treatment of snoring.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple options are available for the treatment of snoring. Our objective was to evaluate a palatal implant system in the treatment of snoring caused specifically by retrovelar collapse. STUDY DESIGN: Prospective long-term study comparing snoring outcomes pre- and post-soft palate implantation. METHOD: Snoring patients without significant sleep apnea were offered palatal implantation after assessment via strict inclusion/exclusion criteria. Snoring severity was rated by the bed partner, in a longitudinal fashion, using a Likert scale both in the preoperative and postoperative settings. Paired Student t-tests were used to compare the mean snoring severity preoperatively and at different points of time postoperatively up to 1 year and to compare patient's body mass indices over the study timeline. RESULTS: Data were obtained from 25 patients over a follow-up time of 1 year, for a total of 75 implants. A statistically and clinically significant improvement in the snoring was noted over the 52-week time period of the study in our patient population (mean preoperative score = 9.5, mean 52-week postoperative score = 5.0; p < .001). Body mass index did not significantly change over the duration of the study. CONCLUSION: In our patient population, soft palate implantation was a safe and effective technique for achieving a subjective improvement in the intrusiveness of snoring as noted by the bed partner.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».