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Enregistrement W3156146904 · doi:10.1213/ane.0000000000005378

Chronic Opioid Use and Central Sleep Apnea, Where Are We Now and Where To Go? A State of the Art Review

2021· review· en· W3156146904 sur OpenAlexaff
David Wang, Brendon J. Yee, Ronald R. Grunstein, Frances Chung

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience of respiration and sleep
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOpioidCentral sleep apneaAnesthesiaChronic painApneaInternal medicinePolysomnographyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioids are commonly used for pain management, perioperative procedures, and addiction treatment. There is a current opioid epidemic in North America that is paralleled by a marked increase in related deaths. Since 2000, chronic opioid users have been recognized to have significant central sleep apnea (CSA). After heart failure-related Cheyne-Stokes breathing (CSB), opioid-induced CSA is now the second most commonly seen CSA. It occurs in around 24% of chronic opioid users, typically after opioids have been used for more than 2 months, and usually corresponds in magnitude to opioid dose/plasma concentration. Opioid-induced CSA events often mix with episodes of ataxic breathing. The pathophysiology of opioid-induced CSA is based on dysfunction in respiratory rhythm generation and ventilatory chemoreflexes. Opioids have a paradoxical effect on different brain regions, which result in irregular respiratory rhythm. Regarding ventilatory chemoreflexes, chronic opioid use induces hypoxia that appears to stimulate an augmented hypoxic ventilatory response (high loop gain) and cause a narrow CO2 reserve, a combination that promotes respiratory instability. To date, no direct evidence has shown any major clinical consequence from CSA in chronic opioid users. A line of evidence suggested increased morbidity and mortality in overall chronic opioid users. CSA in chronic opioid users is likely to be a compensatory mechanism to avoid opioid injury and is potentially beneficial. The current treatments of CSA in chronic opioid users mainly focus on continuous positive airway pressure (CPAP) and adaptive servo-ventilation (ASV) or adding oxygen. ASV is more effective in reducing CSA events than CPAP. However, a recent ASV trial suggested an increased all-cause and cardiovascular mortality with the removal of CSA/CSB in cardiac failure patients. A major reason could be counteracting of a compensatory mechanism. No similar trial has been conducted for chronic opioid-related CSA. Future studies should focus on (1) investigating the phenotypes and genotypes of opioid-induced CSA that may have different clinical outcomes; (2) determining if CSA in chronic opioid users is beneficial or detrimental; and (3) assessing clinical consequences on different treatment options on opioid-induced CSA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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