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Enregistrement W3030714544 · doi:10.1093/sleep/zsaa056.687

0691 Comparison Of Odds Ratio Product And Other Polysomnographic Metrics Among Responders And Non-responders To Upper Airway Stimulation Treatment Of Obstructive Sleep Apnea

2020· article· en· W3030714544 sur OpenAlexaffabout
Ji-Eun Yu, Brendan T Keenan, Samuel T. Kuna, Magdy Younes

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstructive sleep apneaAnesthesiaPolysomnographySleep apneaApneaAirwayApnea–hypopnea indexInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Upper airway stimulation (UAS) is a surgical method of treating obstructive sleep apnea (OSA). UAS involves an implantable neuro-stimulator that stimulates the hypoglossal nerve to protrude the tongue during sleep. OSA fails to improve in 22% of patients who receive UAS as defined by a > 50% reduction in Apnea-Hypopnea Index (AHI) and an AHI <20 events/hour. Light sleep may predict UAS failure in that it may limit the stimulus strength that can be applied. The odds ratio product (ORP) is a novel polysomnographic (PSG) metric of sleep depth. We hypothesized that ORP values prior to surgery will be higher (lighter sleep) in non-responders. Having markers that predict surgical success can help reduce unnecessary surgeries. Methods This is a retrospective cohort study of 126 patients (83 responders vs. 43 non-responders) who received UAS implantation for the treatment of OSA. PSG data was obtained from the Stimulation for Apnea Reduction (STAR) trial. Raw baseline PSG data were analyzed and ORP values calculated using Michele Sleep Scoring Software (Cerebra Medical, Winnipeg, CA). In addition, 13 PSG metrics that were considered possibly relevant to surgical outcome were calculated as an exploratory analysis. The measurements included: spindle density, spindle power, spindle frequency, alpha intrusion, Right/Left sleep depth correlation coefficient, respiratory duty cycle, respiratory flow limitation, and arousal intensity. Statistical Analysis: Comparisons between responders and non-responders used parametric t-tests for continuous data and chi-squared or Fisher’s exact tests for categorical data. Statistical significance was based on a Bonferroni-corrected p<0.00357. Results Differences in ORP values and other PSG metrics between responders and non-responders were not statistically significant. Of all PSG metrics only differences in spindle density approached statistical significance (Responders = 2.33 spindles/minute vs Non-Responders = 1.39 spindles/minute, p=0.00360). Conclusion The findings suggest that differences in sleep depth and several other sleep characteristics do not play a significant role in determining response to UAS therapy. Support This project was supported by a Sleep Research Society Career Development Award #023-JP-19

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,287 · 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'admission2
Résumé présentoui

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