Obstructive Sleep Apnea and Incident Cancer: A Large Retrospective Multicenter Clinical Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: To examine the association between the severity of obstructive sleep apnea (OSA) and nocturnal hypoxemia with incident cancer. Methods: This was a multicenter retrospective clinical cohort study using linked clinical and provincial health administrative data on consecutive adults who underwent a diagnostic sleep study between 1994 and 2017 in four academic hospitals (Canada) who were free of cancer at baseline. Cancer status was derived from the Ontario Cancer Registry. Cox cause–specific regressions were utilized to address the objective and to calculate the 10-year absolute risk difference (ARD) in the marginal probability of incident cancer and the number needed to harm (NNH). Results: Of 33,997 individuals considered, 33,711 with no missing OSA severity were included: median age, 50 years; 58% male; and 23% with severe OSA (apnea-hypopnea index >30). Of the 18,458 individuals with information on sleep time spent with oxygen saturation (SaO2) <90%, 5% spent >30% of sleep with SaO2 <90% (severe nocturnal hypoxemia). Over a median of 7 years, 2,498 of 33,711 (7%) individuals developed cancer, with an incidence rate of 10.3 (10.0–10.8) per 1,000 person-years. Controlling for confounders, severe OSA was associated with a 15% increased hazard of developing cancer compared with no OSA (HR = 1.15, 1.02–1.30; ARD = 1.28%, 0.20–2.37; and NNH = 78). Severe hypoxemia was associated with about 30% increased hazard (HR = 1.32, 1.08–1.61; ARD = 2.38%, 0.47–4.31; and NNH = 42). Conclusions: In a large cohort of individuals with suspected OSA free of cancer at baseline, the severity of OSA and nocturnal hypoxemia was independently associated with incident cancer. Impact: These findings suggest the need for more targeted cancer risk awareness in individuals with OSA.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».