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Enregistrement W2799482475 · doi:10.1093/sleep/zsy061.133

0134 Assessment of Soft Palate Muscle Fatigue and its Effect on Velopharyngeal Upper Airway Dynamics

2018· article· en· W2799482475 sur OpenAlexaffabout
W Li, Simon Gakwaya, Frédéric Sériès

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSoft palateObstructive sleep apneaAirwayPharyngeal musclesAnesthesiaMuscle fatigueCardiologyElectromyographySurgeryPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Velopharynx is the most collapsible segment of the upper airway (UA), thus soft palate muscles are crucial for maintaining UA patency. This study aimed to investigate the fatigability of soft palate muscles and to quantify its effects on velopharyngeal UA dynamic properties in patients with obstructive sleep apnea (OSA) and control subjects. 14 OSA (AHI > 10 /h) and 5 control subjects were recruited to perform a soft palate fatiguing protocol, in which repetitive intra-oral positive pressure were performed during cheek-bulging maneuver while wearing a sealed-mouth-piece with jaw kept open and without disturbance of nasal breathing. Sustained maximal bulging pressure (MBP) were developed for 5 sec every 10 sec until the peak pressure couldn’t reach 85% of baseline MBP for 2 consecutive times. Instantaneous airflow and velopharyngeal pressure were assessed in response to phrenic nerve magnetic stimulation performed before, and after the fatiguing protocol. UA closing pressure (Pcrit) was estimated by modeling the flow/pressure relationship in response to phrenic twitches. Compared to the control and less-severe OSA (AHI: 10–20 /h), the endurance time and muscle total work for the fatiguing trial were lower in more-severe OSA (AHI>20 /h) group (p < 0.05). The fall in the maximal mean pressure (MMP) from the beginning to the end of the fatiguing trial tended to be higher in more-severe OSA than control. In less-severe OSA patients, the Pcrit at baseline was lower than more-severe OSA (-13.3 ± 1.8 cm vs. -6.6 ± 2.6 H2O, p < 0.05), and the UA resistance tended to increase early after the fatiguing trial compared to its baseline (5.3 ± 5.2 vs. 2.9 ± 1.7 cmH2O·l−1·s−1, p=0.09). The latter was not observed in more-severe OSA patients or control. The cheek-bulging maneuver can induce soft palate muscle fatigue, which was more prominent in more-severe OSA patients and could further alter UA patency at the velopharyngeal level. Less-severe OSA patients are more prone to increase velopharyngeal resistance following soft palate muscle fatigue. Fondation JD Bégin de l’Université Laval and Fondation IUCPQ

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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