Prevalence of Obstructive Sleep Apnea in Glaucoma Patients: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM AND OBJECTIVE: Obstructive sleep apnea (OSA) is a known systemic risk factor associated with glaucoma. The purpose of the study was to determine the overall prevalence of sleep apnea among patients with glaucoma. DESIGN: A systematic review and meta-analysis. PARTICIPANTS: Not applicable. MATERIALS AND METHODS: A systematic literature search was performed through MEDLINE, EMBASE, and CINAHL and gray literature using Clinical Trials.gov, and ProQuest Dissertations and Theses and conferences held through the Association for Research in Vision and Ophthalmology, American Academy of Ophthalmology, and Canadian Society of Ophthalmology was done until June 10, 2020. Eligible articles were identified by reviewing the retrieved results. Data extracted included the total number of patients with glaucoma and the proportion of glaucoma patients with a co-occurring diagnosis of OSA. STATA 15.0 was used to perform the meta-analysis. RESULTS: 544 articles were gathered from the databases and 40 records were collected via the gray literature search. Ten studies with 956 subjects were included for analysis. The results of the meta-analysis demonstrated a significant rate of OSA among glaucoma patients (ES = 0.17; CI: [0.08, 0.25]). CONCLUSION: We examine the prevalence of OSA in glaucoma patients and conclude that the prevalence of OSA in glaucoma patients is higher. CLINICAL SIGNIFICANCE: The findings in the ongoing investigation on the link between glaucoma and OSA continue to be unclear. The results from this study contribute to evidence of an association between the two diseases. HOW TO CITE THIS ARTICLE: Prevalence of Obstructive Sleep Apnea in Glaucoma Patients: A Systematic Review and Meta-analysis. J Curr Glaucoma Pract 2021;15(3):109-116.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».