Midline posterior glossectomy and lingual tonsillectomy in obese and nonobese children with down syndrome: Biomarkers for success
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: To examine outcomes following midline posterior glossectomy (MPG) plus lingual tonsillectomy (LT) for the treatment of significant obstructive sleep apnea (OSA) in children with Down syndrome (DS). METHODS: Patients with DS who had persistent OSA following tonsillectomy and adenoidectomy (TA) and were relatively intolerant of positive airway pressure (PAP) therapy were evaluated by physical examination and sleep/CINE magnetic resonance imaging to determine the etiology of upper airway obstruction. Patients with relative macroglossia underwent MPG plus LT if required. Successful surgical outcome was defined as the resolution of OSA or the ability to tolerate PAP. RESULTS: Thirteen children (8 male, 5 female), mean (standard deviation) age 14.2 (4.0) years underwent MPG plus LT. Fifty-four percent of patients were obese (Body mass index [BMI] > 95th centile) and 8% were overweight (BMI 85th-95th centile) preoperatively. All patients underwent pre- and postoperative polysomnography. Postoperatively, the obstructive apnea-hypopnea index fell significantly from 47.0/hour to 5.6/hour (P <.05) in normal weight individuals who did not become obese, but not in obese patients or those who became obese postoperatively. Successful surgical outcome was seen in all (N = 6) children who were normal weight or overweight preoperatively compared with none who were obese preoperatively (N = 7). CONCLUSION: Midline posterior glossectomy and LT are beneficial in normal weight and overweight children with DS who have persistent OSA following TA and are intolerant of PAP therapy. Obesity pre- or postoperatively portends a worse prognosis following MPG, suggesting that aggressive weight loss initiatives should be considered as an adjunct to surgery in this population. LEVEL OF EVIDENCE: 4. Laryngoscope, 127:757-763, 2017.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».