Transoral Versus Endoscopic Examination in Predicting Outcomes of Hypoglossal Nerve Stimulation for Obstructive Sleep Apnea
Notice bibliographique
Résumé
Objectives/Hypothesis To examine the correlation between transoral and awake endoscopic examination and investigate their respective ability to predict outcomes of hypoglossal nerve stimulation (HGNS). Study Design Retrospective cohort study at a US medical center. Methods Subjects were adults with apnea‐hypopnea index (AHI) >15 events/hr who underwent HGNS according to standard indications. Eligible subjects had diagnostic preoperative sleep studies, full‐night efficacy postoperative studies, as well as postoperative video recordings of transoral examination and awake endoscopy. Recordings were independently scored by two blinded reviewers. Cohen's κ coefficient, Student t test, and χ 2 analyses were performed. Results Fifty‐seven patients met all inclusion criteria. On average, patients were Caucasian, middle aged, and overweight. The mean preoperative AHI was 36.7 events/hr, which improved significantly to 18.3 events/hr following HGNS ( P < .01). Overall, the response rate (defined as AHI reduction >50% and AHI < 20 events/hr) was 49%. There was slight correlation between transoral tongue protrusion and endoscopic tongue base movement (κ = 0.10). On transoral examination, patients with minimal/moderate tongue motion achieved a greater mean AHI reduction than patients with full motion (26.0 ± 18.0 vs. 12.8 ± 24.1, P = .02). In contrast, on awake endoscopy, patients with minimal/moderate tongue motion achieved a lesser mean AHI reduction than patients with full motion (8.7 ± 19.9 vs. 22.1 ± 22.7, P = .04). Conclusions Transoral tongue protrusion bears an inverse relationship to HGNS success and correlates poorly with endoscopic tongue base movement. Endoscopic tongue base motion appears reflective of response to HGNS, with greater motion corresponding to greater AHI reduction. Level of Evidence 4 Laryngoscope , 131:675–679, 2021
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».