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Enregistrement W3028933507 · doi:10.1093/sleep/zsaa056.561

0564 Assessment of Tongue and Soft Palate Muscles Mechanical Properties in Patients with OSA

2020· article· en· W3028933507 sur OpenAlexaff
W Li, Simon Gakwaya, F Sériès

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTongueSoft palateMedicineSoft tissueMuscle fatigueOrthodonticsElectromyographySurgeryPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Soft palate muscles are crucial in the maintenance of UA patency. Different contraction tasks have been used to investigate tongue mechanical properties, but not to soft palate muscles. This study aimed to investigate the mechanical consequences of tongue and soft palate muscles fatigue in moderate-severe OSA patients. Methods 12 moderate and 8 severe patients with OSA were enrolled. Measurements include strength, endurance, and fatigue indices. During the soft palate fatiguing protocol, subjects were asked to develop repetitive intra-oral positive pressure during cheek-bulging maneuvers while wearing a mouth piece to keep the jaw opened. Tongue mechanical properties were also assessed using protrusion tasks with similar protocol. Subjects were encouraged to develop sustained maximal bulging pressure or tongue protrusion force for 5 sec every 10 sec until the peak pressure did not reach 85% of baseline maximal pressure for 2 consecutive times. The influence of age and BMI were also investigated. Results The sex, age were not significantly different between the 2 OSA groups. BMI was significantly higher in severe OSA patients (p<0.05). Overall, the tongue maximal voluntary contraction force (MVC), endurance time and total muscle work were respectively positively associated with the ones obtained from the soft palate fatiguing task (rs=0.51, 0.43, 0.66, respectively). The MVC of both tongue and soft palate muscles were positively correlated with BMI in all subjects (rs=0.43, 0.5 respectively). The recovery time from soft palate fatigue was significantly longer in moderate than severe OSA patients (270s ± 192.3s and 120s ± 0, p =0.02). Interestingly, the recovery time was positively correlated with AHI in tongue fatiguing task, while negatively correlated with supine AHI and age in soft palate fatiguing task (p<0.05). In both tasks, MVC was negatively correlated with the endurance time (p<0.05). Conclusion Moderate patients are less likely to recover from soft palate muscle fatigue. A more severe apneic disease is associated with longer recovery time from tongue fatigue, but with shorter recovery time from soft palate fatigue. Our results suggest that alteration in tongue and velopharyngeal muscles function may differ according to the severity of disease. Support SBD from IUCPQ Foundation.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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