Efficacy of Continuous Positive Airway Pressure Treatment in Patients with Cardiac Arrhythmia and Obstructive Sleep Apnea: What is the Evidence?
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have been conducted in the past few decades on obstructive sleep apnea (OSA) as an independent risk factor for the development and progression of cardiac arrhythmia. Treatment with continuous positive airway pressure (CPAP) therapy lowers blood pressure, improves ejection fraction in patients with heart failure, and decreases the need of revascularization procedures in patients with coronary artery disease. However, there has been little published discussion regarding the effect of CPAP treatment on cardiac arrhythmia in patients with OSA. We aimed to summarize scientific evidence regarding the utility of CPAP treatment in managing the recurrence and severity of different types of cardiac arrhythmia. We retrieved articles published in English before December 2016, through database search of PubMed, CENTRAL, and Embase. All peer-reviewed experimental, comparative, and other observational studies focused on adults were considered eligible. Several studies documented positive changes in arrhythmia frequency and severity with CPAP application, irrespective of type of arrhythmia, study methodology, or setting. However, the available evidence on the impact of CPAP treatment on the frequency and severity of cardiac arrhythmia is limited by heterogeneity of data. The duration of CPAP application, compliance with treatment, and baseline severity of OSA and cardiac pathology are important confounding factors that influence the effect of CPAP treatment. We emphasize the need for agreement on a core set of relevant predictors of the magnitude of the effect. Future research should carefully address these factors and their influence on the potential therapeutic ability of CPAP treatment to improve cardiac outcomes and reduce the risks of adverse cardiac and noncardiac effects associated with untreated OSA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».