Understanding Phenotypes of Obstructive Sleep Apnea: Applications in Anesthesia, Surgery, and Perioperative Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Obstructive sleep apnea (OSA) is a prevalent sleep-disordered breathing with potential long-term major neurocognitive and cardiovascular sequelae. The pathophysiology of OSA varies between individuals and is composed of different underlying mechanisms. Several components including the upper airway anatomy, effectiveness of the upper airway dilator muscles such as the genioglossus, arousal threshold of the individual, and inherent stability of the respiratory control system determine the pathogenesis of OSA. Their recognition may have implications for the perioperative health care team. For example, OSA patients with a high arousal threshold are likely to be sensitive to sedatives and narcotics with a higher risk of respiratory arrest in the perioperative period. Supplemental oxygen therapy can help to stabilize breathing in OSA patients with inherent respiratory instability. Avoidance of supine position can minimize airway obstruction in patients with a predisposition to upper airway collapse in this posture. In this review, the clinically relevant endotypes and phenotypes of OSA are described. Continuous positive airway pressure (CPAP) therapy is the treatment of choice for most patients with OSA but tolerance and adherence can be a problem. Patient-centered individualized approaches to OSA management will be the focus of future research into developing potential treatment options that will help decrease the disease burden and improve treatment effectiveness.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».