Impact of Body Mass Index and Discomfort on Upper Airway Stimulation: ADHERE Registry 2020 Update
Notice bibliographique
Résumé
Objectives/Hypothesis To provide the ADHERE registry Upper Airway Stimulation (UAS) outcomes update, including analyses grouped by body mass index (BMI) and therapy discomfort. Study Design Prospective observational study. Methods ADHERE captures UAS outcomes including apnea‐hypopnea index (AHI), Epworth sleepiness scale (ESS), therapy usage, patient satisfaction, clinician assessment, and safety over a 1‐year period. BMI ≤32 kg/m2 (BMI32) and 32 < BMI ≤35 kg/m2 (BMI35) group outcomes were examined. Results One thousand eight hundred forty‐nine patients enrolled in ADHERE, 1,019 reached final visit, 843 completed the visit. Significant changes in AHI (−20.9, P < .0001) and ESS (− 4.4, P < .0001) were demonstrated. Mean therapy usage was 5.6 ± 2.2 hr/day. Significant therapy use difference was present in patients with reported discomfort versus no discomfort (4.9 ± 2.5 vs. 5.7 ± 2.1 hr/day, P = .01). Patients with discomfort had higher final visit mean AHI versus without discomfort (18.9 ± 18.5 vs. 13.5 ± 13.7 events/hr, P = .01). Changes in AHI and ESS were not significantly different. Serious adverse events reported in 2.3% of patients. Device revision rate was 1.9%. Surgical success was less likely in BMI35 versus BMI32 patients (59.8% vs. 72.2%, P = .02). There was a significant therapy use difference: 5.8 ± 2.0 hr/day in BMI32 versus 5.2 ± 2.2 hr/day in BMI35 (P = .028). Conclusions Data from ADHERE demonstrate high efficacy rates for UAS. Although surgical response rate differs between BMI32 and BMI35 patient groups, the AHI and ESS reduction is similar. Discomfort affects therapy adherence and efficacy. Thus, proper therapy settings adjustment to ensure comfort is imperative to improve outcomes. Level of Evidence 4 Laryngoscope, 131:2616–2624, 2021
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».