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Enregistrement W2605554093 · doi:10.1186/s40463-017-0204-4

Using cone beam CT to assess the upper airway after surgery in children with sleep disordered breathing symptoms and maxillary-mandibular disproportions: A clinical pilot

2017· article· en· W2605554093 sur OpenAlexafffund
Noura Alsufyani, Michelle Noga, Manisha Witmans, Irene Cheng, Hamdy El‐Hakim, Paul W. Major

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKing Saud UniversityUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineAirwayCone beam computed tomographyQuartileMouth breathingBreathingPopulationDentistryAnesthesiaSurgeryInternal medicineComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The surgical excision of anatomic obstructions such as adenoids, palatine or lingual tonsils are commonly performed in children with sleep disordered breathing (SDB). Imaging studies measuring airway changes post-surgery in the SDB pediatric population are scarce, rarely addresses the nasal cavity, and are based on global measures (e.g. volume) that do not represent the complexity of the upper airway anatomy. The purpose of this pilot is to test the feasibility in using cone beam CT (CBCT) to analyze the nasal and pharyngeal airway space post-surgery using meaningful methods of analyses, and correlating imaging findings with clinical outcomes in children with SDB symptoms and maxillary-mandibular disproportion. METHODS: Twelve non-syndromic children with SDB symptoms and jaw disproportions were evaluated by interdisciplinary airway team before and after upper airway surgery. CBCT and OSA-18 quality of life questionnaire pre and post-operatively were completed. Conventional and new airway variables were measured based on 3D models of the upper airways and correlated with OSA-18. Conventional measures include volume, surface area, and cross-sectional area. New airway measures include constriction and patency; point-based analyses. RESULTS: Eight females and four males were 8.8 ± 2 years with mean BMI of 18.7 ± 3. OSA-18 improved, median (lower quartile-upper quartile) from 64.2 (54.7-79.5) to 37.6 (28.7-43) postoperatively, p < 0.001. The median of all airway measures improved however with very wide range. Subjects with the smallest amounts of constriction relief and/or gain in airway patency presented with least improvement in OSA-18. New airway measures show strong correlation with changes in OSA-18 (ρ = 0.44 to 0.71) whereas conventional measures showed very weak correlation (ρ = -0.04 to 0.37). CONCLUSIONS: Using point-based analyses, new airway measures better explained changes in clinical symptoms compared to conventional measures. Airway patency gained by at least 150% and constriction relief by at least 15% showed marked improvement in OSA-18 by 40-55%, after surgery in the tested cohort.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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