0873 Obstructive Sleep Apnea Impacts Brain Development in Obese Children and Adolescents: An MRI Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Obstructive sleep apnea (OSA) is a breathing disorder characterized by episodes of nocturnal hypoxia and chronic systemic inflammation, affecting more than 50% of obese youths. Both obesity and OSA independently have a negative impact on brain structure and function, but their combined effect on the developing brain is unknown. The purpose of this study was to assess MRI measurements of cortical thickness (CT) in obese youths with various degrees of OSA severity. We hypothesized that CT is abnormal in obese adolescents with OSA. Methods 55 obese subjects (26 females, 29 males, mean 14.3 ± 2.4 years) were included in the analysis. All subjects were assessed with polysomnography (PSG) to evaluate presence and severity of OSA. T1-weighted MPRAGE images were acquired using a 3T MRI scanner following PSG. CT was extracted using the CIVET 2.1.1 pipeline, and statistical analysis was performed on SurfStat to examine global and regional CT in relation to age using a general linear model. Results Based on PSG outcome, subjects were divided into 3 groups, no OSA (OAHI < 1.5 events/hr., n = 15), mild OSA (OAHI < 5, n = 14), and moderate/severe OSA (OAHI ≥ 5, n = 26). Cortical thickness analysis revealed a negative-trending correlation between global CT and age in no OSA (T = -0.49, P > 0.6), as seen in typical development. This correlation weakened in the presence of mild OSA (T = -0.20, P > 0.8) and became significantly positive in moderate/severe OSA (T = 3.87, P = 0.001), affecting several cortical areas. Conclusion These results indicate that brain development in obese adolescents with moderate/severe OSA significantly deviates from the typical trajectory of cortical thinning. This thickening could be due to exacerbated inflammation from the combined effect of both diseases, or a neurotrophic effect of leptin. More data is needed to validate these findings. Support None
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».