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Enregistrement W2895011371 · doi:10.1097/mcp.0000000000000525

Obstructive sleep apnea and chronic kidney disease

2018· review· en· W2895011371 sur OpenAlexaff
Chou-Han Lin, Elisa Perger, Owen D. Lyons

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensWomen's College HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstructive sleep apneaKidney diseasePathogenesisSleep apneaHypoxia (environmental)Internal medicineRenal functionDiseaseCardiologyRenal replacement therapyKidneyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Obstructive sleep apnea (OSA) is highly prevalent in patients with chronic kidney disease (CKD). The relationship between OSA and CKD is likely to be bi-directional. On one hand, the presence of OSA leads to intermittent hypoxia, sympathetic nervous system activity, and hypertension, all of which may have deleterious effects on kidney function. On the other hand, in patients with end-stage renal disease (ESRD), intensification of renal replacement therapy has been shown to attenuate sleep apnea severity, suggesting that the renal disease itself contributes to the pathogenesis of OSA. The present review describes our current understanding of the bi-directional relationship between OSA and CKD. RECENT FINDINGS: Studies suggest that the presence of OSA and nocturnal hypoxia may lead to worsening of kidney function. One potential mechanism is activation of the renin-angiotensin system by OSA, an effect which may be attenuated by CPAP therapy. In ESRD, fluid overload plays an important role in the pathogenesis of OSA and fluid removal by ultrafiltration leads to marked improvements in sleep apnea severity. SUMMARY: OSA is associated with accelerated loss of kidney function. In patients with ESRD, fluid overload plays an important role in the pathogenesis of OSA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations55
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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