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Enregistrement W3119998997 · doi:10.36303/sajaa.2020.26.6.s2.2513

Obstructive sleep apnoea and polymorphisms: implications for anaesthesia care

2020· article· en· W3119998997 sur OpenAlexaboutno aff
CJ Coté

Notice bibliographique

RevueSouthern African Journal of Anaesthesia and Analgesia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCodeineOxycodoneAnesthesiaMorphineHydromorphoneOpioidObstructive sleep apneaHydrocodonePharmacologyInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With a worldwide obesity pandemic, the incidence of obstructive sleep apnoea (OSA) is increasing; obesity is the most significant risk factor in children. Increasing evidence suggests that OSA is in part mediated through markers of inflammation. Systemic and pulmonary hypertension, right ventricular hypertrophy, prediabetes, and other conditions are common. Adenotonsillectomy improves only ~70% of children; 30% require other interventions, e.g. weight loss programs. The gold standard for diagnosis is a sleep-polysomnogram which are expensive and not readily available. The McGill oximetry score (saw-tooth desaturations during obstruction and arousal) is more cost-effective. Repeated episodes of desaturation alter the opioid receptors such that analgesia is achieved at much lower levels of opioid than in patients undergoing the same procedure but without OSA. This response is of great concern because a standard dose of opioids may be a relative overdose. Polymorphism variations in cytochrome CYP2D6 have major effects upon drug efficacy and side effects. Codeine, hydrocodone, oxycodone, and tramadol are all prodrugs that require CYP2D6 for conversion to the active compound. CYP2D6 is quite variable and patients can be divided into 4 classes: For codeine for example, poor metaboliser (PM) have virtually no conversion to morphine, intermediate metabolisers (IM) have some conversion to morphine, extensive metabolisers (EM) have a normal rate of conversion to morphine, and ultra-rapid metabolisers (RM) convert excessive amounts of codeine to morphine. Such variations result in some patients achieving no analgesia because there is reduced conversion to the active moiety whereas others convert an excessive amount of drug to the active compound thus resulting in relative or actual overdose despite appropriate dosing. Thus, OSA patients may have both opioid sensitivity due to recurrent desaturations and altered drug metabolism resulting in higher than intended blood levels of opioid. OSA patients should only receive one-third to half the usual dose of opioid. In those under the age of six, an effort should be made to avoid opioids altogether and use opioid sparing techniques such as alternating acetaminophen and ibuprofen.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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