Predicting Therapeutic Outcome of Mandibular Advancement Device Treatment in Obstructive Sleep Apnoea (PROMAD): Study Design and Baseline Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Study Objectives: Oral appliance (OA) therapy can be an effective treatment for obstructive sleep apnea (OSA); however, there is significant uncertainty in predicting the outcome of OA therapy for an individual.Two previous studies have investigated the association between effective continuous positive airway pressure (CPAP) and OA therapy outcomes in controlled clinical research settings.The aim of this study was to examine the relationship between effective CPAP pressure and OA therapy outcome in a clinical setting.Methods: This retrospective study investigated the association between the response to OA therapy and effective CPAP pressure utilizing the same 3 criteria for response as previous studies.Effective CPAP pressure was taken from either a trial or ongoing use of CPAP.Subjects were fitted with a custom, adjustable mandibular advancement device (OA) and were sleep tested at home after acclimatization to wearing the OA and mandibular position was adjusted to maximize symptomatic response.Results: One hundred twenty subjects were included.Subjects were predominately male (85%), middle-aged (53.0 ± 9.9 y), overweight (BMI 30.3 ± 5.0 kg/m 2 ) individuals with moderate OSA (RDI 25.6 ± 18.7 events/h).Complete response to OA therapy in the 120 subjects ranged from 34% to 65% depending on response criteria.CPAP pressure was less in those responding to OA therapy (RDI < 5 events/h) 89.0 ± 1.8 cm H 2 O versus non-responders 10.1 ± 2.5 cm H 2 O, p < 0.01 with area under the ROC curve of 0.64 (95% CI 0.54-0.74),p < 0.02.A CPAP pressure ≤ 9 cm H 2 O was optimal for predicting response.Conclusions: Effective CPAP pressure is weakly associated with OA treatment outcome.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».