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Enregistrement W4244837515 · doi:10.1213/ane.0000000000001034

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2016· letter· en· W4244837515 sur OpenAlexaffabout
Denis Correa, Robert J. Farney, Frances Chung, Arun Prasad, David K. Lam, Jean Wong

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOpioidObstructive sleep apneaChronic painPerioperativeSleep apneaAnesthesiaPopulationMorphineInternal medicinePhysical therapyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Fan et al.1 for their letter regarding our review.2 The purpose of our review was to educate anesthesiologists about the prevalence, risk factors, mechanism, and perioperative considerations for patients with sleep-disordered breathing (SDB) associated with chronic opioid therapy for noncancer pain. It was not within the scope of our review to discuss the occupational hazards associated with chronic opioid use and untreated SDB. We agree that the association of opioid-induced obstructive sleep apnea (OSA) with central sleep apnea (CSA) in relation to occupational injury and workplace incidents is an important issue that should be studied further. OSA and CSA frequently coexist in patients on chronic opioid therapy.2,3 In our review, the prevalence of SDB in all reported groups being treated with chronic opioids, even partial μ-agonists was 70% (42%–85%), and CSA was 24%. The prevalence was higher than reported in the general population; this is likely attributable to most patients being specifically referred for evaluation of suspected sleep apnea. Although we reported a positive correlation of dose of opioids (morphine equivalent daily dose >200 mg/day) with the risk for SDB,2 we did not mean to imply that a dose of <200 mg/day was the threshold for safety. Multiple factors may be responsible for an increase in severity of opioid-induced CSA, such as individual susceptibility because of μ-receptor polymorphism, pharmacokinetics related to body weight, and interactions with concurrent drugs. In fact, there is no established level of opioids at which an increased risk for clinically significant respiratory effects occurs. In the study cited by Fan et al.1 regarding the association of excessive daytime sleepiness and OSA in relation to occupational injury, use of opioids or any concomitant medications among workers is not reported.4–6 Thus, the impact of opioids on SDB and work-related injuries is unclear from these previous studies. Polysomnography was performed in only 1 study,5 and the sleep assessment was based on a sleep questionnaire, Epworth Sleepiness Scale, Mini Sleep Questionnaire, and snoring frequency in the other studies.4,6 However, we agree that the routine screening for excessive daytime sleepiness and SDB in individuals on chronic opioid therapy—particularly those on high-dose opioids—may be warranted in the workplace. Unfortunately, there is no clinical tool available to screen CSA, and none of the current screening instruments has been validated or found useful for identifying patients with SDB related to chronic opioids. Anesthesiologists and chronic pain physicians should refer high-risk individuals, who are identified in preoperative evaluations or in chronic pain clinics, to a sleep medicine specialist for further evaluation. Further research is needed in understanding the effect of chronic opioids on SDB and occupational injuries and workplace safety for patients living with chronic pain. Denis Correa, MBBS, MD Department of Anesthesiology Toronto Western Hospital University Health Network University of Toronto Toronto, Ontario, Canada Robert J. Farney, MD University of Utah Health Sciences Center Intermountain Sleep Disorders Center Intermountain Healthcare LDS Hospital Salt Lake City, Utah Frances Chung, MBBS, FRCPC Arun Prasad, MBBS, FRCA, FRCPC Department of Anesthesiology Toronto Western Hospital University Health Network University of Toronto Toronto, Ontario, Canada David Lam, BMSc Jean Wong, MD, FRCPC Department of Anesthesiology Toronto Western Hospital University Health Network University of Toronto Toronto, Ontario, Canada [email protected]

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2350,117

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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