MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 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'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

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical MedicineMême sujetObstructive Sleep Apnea ResearchTravaux en français237 207