Effect of Weight Loss on Upper Airway Anatomy and the Apnea–Hypopnea Index. The Importance of Tongue Fat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Obesity is the primary risk factor for obstructive sleep apnea (OSA). Tongue fat is increased in obese persons with OSA, and may explain the relationship between obesity and OSA. Weight loss improves OSA, but the mechanism is unknown. Objectives To determine the effect of weight loss on upper airway anatomy in subjects with obesity and OSA. We hypothesized that weight loss would decrease soft tissue volumes and tongue fat, and that these changes would correlate with reductions in apnea–hypopnea index (AHI). Methods A total of 67 individuals with obesity and OSA (AHI ≥ 10 events/h) underwent a sleep study and upper airway and abdominal magnetic resonance imaging before and after a weight loss intervention (intensive lifestyle modification or bariatric surgery). Airway sizes and soft tissue, tongue fat, and abdominal fat volumes were quantified. Associations between weight loss and changes in these structures, and relationships to AHI changes, were examined. Measurements and Main Results Weight loss was significantly associated with reductions in tongue fat and pterygoid and total lateral wall volumes. Reductions in tongue fat were strongly correlated with reductions in AHI (Pearson’s rho = 0.62, P < 0.0001); results remained after controlling for weight loss (Pearson’s rho = 0.36, P = 0.014). Reduction in tongue fat volume was the primary upper airway mediator of the relationship between weight loss and AHI improvement. Conclusions Weight loss reduced volumes of several upper airway soft tissues in subjects with obesity and OSA. Improved AHI with weight loss was mediated by reductions in tongue fat. New treatments that reduce tongue fat should be considered for patients with OSA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».