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Enregistrement W3045091626 · doi:10.3390/jcm9082387

Combined Surgical and Orthodontic Treatments in Children with OSA: A Systematic Review

2020· review· en· W3045091626 sur OpenAlexaff
Laura Templier, Cecilia Rossi, Manuel Miguez, Javier de la Cruz Pérez, Adrián Curto, Alberto Albaladejo, Manuel O. Lagravère

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstructive sleep apneaRespiratory disturbance indexMEDLINETonsillectomyDentistryPediatricsApneaPhysical therapyPolysomnographySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obstructive sleep apnea (OSA) is a sleeping breathing disorder. In children, adenotonsillar hypertrophy remains the main anatomical risk factor of OSA. The aim of this study was to assess the current scientific data and to systematically summarize the evidence for the efficiency of adenotonsillectomy (AT) and orthodontic treatment (i.e., rapid maxillary expansion (RME) and mandibular advancement (MA)) in the treatment of pediatric OSA. A literature search was conducted in several databases, including PubMed, Embase, Medline, Cochrane and LILACS up to 5th April 2020. The initial search yielded 509 articles, with 10 articles being identified as eligible after screening. AT and orthodontic treatment were more effective together than separately to cure OSA in pediatric patients. There was a greater decrease in apnea hypoapnea index (AHI) and respiratory disturbance index (RDI), and a major increase in the lowest oxygen saturation and the oxygen desaturation index (ODI) after undergoing both treatments. Nevertheless, the reappearance of OSA could occur several years after reporting adequate treatment. In order to avoid recurrence, myofunctional therapy (MT) could be recommended as a follow-up. However, further studies with good clinical evidence are required to confirm this finding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,371 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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