Treating <scp>OSA</scp>: <scp>C</scp>urrent and emerging therapies beyond <scp>CPAP</scp>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Continuous positive airway pressure (CPAP) is the standard treatment for moderate-to-severe obstructive sleep apnoea (OSA). However, adherence to CPAP is limited and non-CPAP therapies are frequently explored. Oral appliance (OA) therapy is currently widely used for the treatment of snoring, mild, moderate and severe OSA. The most commonly used and studied OA consists of a maxillary and mandibular splint which hold the lower jaw forward during sleep. The efficacy of OA is inferior to CPAP; however, the effectiveness as measured by sleepiness, quality of life, endothelial function and blood pressure is similar likely due to higher acceptance and subjective adherence. Upper airway stimulation augments neural drive by unilaterally stimulating the hypoglossal nerve. The Stimulation Therapy for Apnea Reduction (STAR) study enrolled 126 patients and demonstrated a 68% reduction in OSA severity. A high upfront cost and variable response are the main limitations. Oropharyngeal exercises consist of a set of isometric and isotonic exercises involving the tongue, soft palate and lateral pharyngeal wall. The collective reported trials (n = 120) showed that oropharyngeal exercises can ameliorate OSA and snoring (~30-40%). Nasal EPAP devices consist of disposable one-way resister valve. A systematic review (n = 345) showed that nasal EPAP reduced OSA severity by 53%. The Winx device consists of a mouthpiece placed inside the oral cavity that is connected by tubing to a console that generates negative pressure. Winx may provide successful therapy for ~30-40% of OSA patients. In conclusion, several non-CPAP therapies to treat OSA are currently available.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle