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/m 2 (BMI 32 ) and 32 < BMI ≤35 kg/m 2 (BMI 35 ) 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 BMI 35 versus BMI 32 patients (59.8% vs. 72.2%, P = .02). There was a significant therapy use difference: 5.8 ± 2.0 hr/day in BMI 32 versus 5.2 ± 2.2 hr/day in BMI 35 ( P = .028). Conclusions Data from ADHERE demonstrate high efficacy rates for UAS. Although surgical response rate differs between BMI 32 and BMI 35 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».