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Enregistrement W4225404993 · doi:10.1096/fasebj.2022.36.s1.r5125

MMA: The Fight Against Sleep Apnea

2022· article· en· W4225404993 sur OpenAlexaff
Kody M. Wolfstadt, Corey Smith, Michael Shimizu, Ali Tassi, Louis M. Ferreira, Jeff McQuade, Timothy D. Wilson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAirwayObstructive sleep apneaAnesthesiaVentilation (architecture)Sleep apneaPositive airway pressureOrthodonticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Affecting approximately one billion people worldwide, obstructive sleep apnea (OSA) occurs when an individual’s airway self‐obstructs during sleep. Persons suffering OSA are generally less healthy and are more likely to develop a myriad of conditions known collectively as Metabolic Syndrome. One OSA solution is maxillomandibular advancement surgery (MMA), involving maxillomandibular complex (MMC) repositioning. While the surgery reports an 87‐100% success rate, the mechanisms of how MMA reduces OSA is not as clear. Further, a proportion of patients are dissatisfied with their appearance after the procedure. This project aims to simulate ventilation in cadavers who have undergone MMA surgery using an incremental MMA approach to measure airway resistances and relate these changes to resulting facial alteration. Surgery The MMA procedures were performed by the same dental surgeon. The oral distraction devices (KLS Martin, Florida) were left intact for the entirety of the experiment for manual jaw advancements. For each dependent variable, the MMC was advanced from 0mm to 14mm in 2mm increments. Ventilation A patient ventilator (LTV 1000 Pulmonetics, Minnesota) simulated ventilation at each MMA increment. Tidal volumes (TV) were calculated for each cadaver at 6ml/kg of body mass, over the same breathing frequency (12 breaths/minute), resulting in constant air flow rates. At each advancement of the MMC, airway resistance (R) is calculated using breath‐by‐breath analysis of peak inspiratory pressure and plateau pressure at each flow rate. A minimum of 10 breaths were used to calculate R at each MMA increment. Facial Scans After every ventilation condition, topographical scans measured 3D changes in the face (Space Spider Scanner, Artec, California). Scan areas of interest extended from hyoid to infraorbital foramen and to the tragi, laterally. The 3D meshes enable calculation of discreet skin surface alterations at each MMA increment and comparisons to baseline topography. Comparing incremental changes to baselines as percentages, a facial alteration index (∆F%) allows comparisons across individuals. Discussion Determination of cadaveric breath‐by‐breath airway forces during MMA is novel and ongoing. Preliminary results (n=1, F, 27yrs, 46kg) demonstrate inverse relationships between incremental MMA and R. With each 2mm MMA, R decreased an average of 4.3 cmH2O/L/s (r = ‐0.82). The foundation of the change in R is supported by an average decrease in peak inspiratory pressure of 3.67 cmH2O (r = ‐0.95) and an average decrease in plateau pressure of 2.81 cmH2O (r = ‐0.97) with each 2mm MMA. Use of ∆F% analysis enables demonstration of the relationship between MMA, airway resistance, and resultant facial alteration. The combined approaches are hypothesized to predict relationships between airway resistance and facial alteration at each level of MMA. Determination of this relationship will be a powerful tool, enabling surgeon and patient to be involved in informed decision‐making.

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)0,002
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,005

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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