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Enregistrement W3116795577 · doi:10.1161/strokeaha.120.031709

Trials in Sleep Apnea and Stroke

2020· review· en· W3116795577 sur OpenAlexaff
Mark I. Boulos, Laavanya Dharmakulaseelan, Devin L. Brown, Richard H. Swartz

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContinuous positive airway pressureStroke (engine)Randomized controlled trialObstructive sleep apneaSleep apneaPopulationClinical trialPhysical therapyApneaIntensive care medicineEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few randomized controlled trials have evaluated the effectiveness of continuous positive airway pressure (CPAP) in reducing recurrent vascular events and mortality in poststroke obstructive sleep apnea (OSA). To date, results have been mixed, most studies were underpowered and definitive conclusions are not available. Using lessons learned from prior negative trials in stroke, we reappraise prior randomized controlled trials that examined the use of CPAP in treating poststroke OSA and propose the following considerations: (1) Intervention-based changes, such as ensuring that patients are using CPAP for at least 4 hours per night (eg, through use of improvements in CPAP technology that make it easier for patients to use), as well as considering alternative treatment strategies for poststroke OSA; (2) Population-based changes (ie, including stroke patients with severe and symptomatic OSA and CPAP noncompliers); and (3) Changes to timing of intervention and follow-up (ie, early initiation of CPAP therapy within the first 48 hours of stroke and long-term follow-up calculated in accordance with sample size to ensure adequate power). Given the burden of vascular morbidity and mortality in stroke patients with OSA, there is a strong need to learn from past negative trials and explore innovative stroke prevention strategies to improve stroke-free survival.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeSans objet
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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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