Upper-Airway Collapsibility and Loop Gain Predict the Response to Oral Appliance Therapy in Patients with Obstructive Sleep Apnea
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Oral appliances (OAs) are commonly used as an alternative treatment to continuous positive airway pressure for patients with obstructive sleep apnea (OSA). However, OAs have variable success at reducing the apnea–hypopnea index (AHI), and predicting responders is challenging. Understanding this variability may lie with the recognition that OSA is a multifactorial disorder and that OAs may affect more than just upper-airway anatomy/collapsibility. Objectives The objectives of this study were to determine how OA alters AHI and four phenotypic traits (upper-airway anatomy/collapsibility and muscle function, loop gain, and arousal threshold), and baseline predictors of which patients gain the greatest benefit from therapy. Methods In a randomized crossover study, 14 patients with OSA attended two sleep studies with and without their OA. Under each condition, AHI and the phenotypic traits were assessed. Multiple linear regression was used to determine independent predictors of the reduction in AHI. Measurements and Main Results OA therapy reduced the AHI (30 ± 5 vs. 11 ± 2 events/h; P < 0.05), which was driven by improvements in upper-airway anatomy/collapsibility under passive (1.9 ± 0.7 vs. 4.7 ± 0.6 L/min; P < 0.005) and active conditions (2.4 ± 0.9 vs. 6.2 ± 0.4 L/min; P < 0.001). No changes were seen in muscle function, loop gain, or the arousal threshold. Using multivariate analysis, baseline passive upper-airway collapsibility and loop gain were independent predictors of the reduction in AHI (r2 = 0.70; P = 0.001). Conclusions Our findings suggest that OA therapy improves the upper-airway collapsibility under passive and active conditions. Importantly, a greater response to therapy occurred in those patients with a mild anatomic compromise and a lower loop gain.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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)
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