The Impact of Glycolipid Metabolic Disorders on Severity Stage-Specific Variation of Cardiac Autonomic Function in Obstructive Sleep Apnea: A Data-Driven Clinical Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac autonomic dysfunction (CAD) is a common pathology in cardiovascular diseases; however, the role of glycolipid metabolic disorders in CAD development in obstructive sleep apnea (OSA) remains poorly understood. METHODS: In total, 4152 patients with suspected OSA were recruited in our sleep center. Metabolic characteristics including anthropometric and glycolipid data were collected. Heart rate variability (HRV) was measured to assess the risk of CAD; its dose-response relationship with OSA severity was evaluated via restricted cubic spline (RCS) analysis. A segmented multivariate linear regression (SMLR) model was used to evaluate the roles of metabolic variables in different stages of OSA. RESULTS: The RCS showed that CAD risk increased in a nonlinear relationship pattern with OSA severity, from slow fluctuation at earlier stages to rapid change in later stages. After integrating the clinical definition and RCS selected knots, we obtained the new four OSA severity stages. SMLR model showed that the overall value of glycolipid variables for prediction of HRV abnormalities was greater than the value of OSA variables at earlier stages, while OSA variables were more effective predictors in more severe stages. The discordance in respective relationship of HRV with metabolic and OSA variables sheds the light how metabolic disorders promoted the development of CAD in OSA, the later further in turn deteriorates cardiac function. CONCLUSION: These results are indicative of stage-specific involvement of glycolipid metabolic factors underlying CAD nonlinear changes in patients with OSA. Early control glycolipid disorders may help the control of CAD development in patients with OSA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».