Influence of Obstructive Sleep Apnea Severity on Muscle Sympathetic Nerve Activity and Blood Pressure: a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: We conducted meta-analyses to identify relationships between obstructive sleep apnea (OSA) severity, muscle sympathetic nerve activity (MSNA), and blood pressure (BP). We quantified the effect of OSA treatment on MSNA. Methods: Structured searches of electronic databases were performed until June 2021. All observational designs (except reviews) were included: population (individuals with OSA); exposures (OSA diagnosis and direct measures of MSNA); comparator (individuals without OSA or different severity of OSA); outcomes (MSNA, BP, and heart rate). Results: Fifty-six studies (N=1872) were included. MSNA burst frequency was higher in OSA (27 studies; n=542) versus controls (n=488; mean differences [MDs], +15.95 bursts/min [95% CI, 12.6–17.6 bursts/min]; I 2 =86%). As was burst incidence (20 studies; n=357 OSA, n=312 Controls; MD, +22.23 bursts/100 hbs [95% CI, 18.49–25.97 bursts/100 hbs]; I 2 =67%). Meta-regressions indicated relationships between MSNA and OSA severity (burst frequency, R 2 =0.489 ; P <0.001; burst incidence, R 2 =0.573 ; P <0.001). MSNA burst frequency was related to systolic pressure (R 2 =0.308; P =0.016). OSA treatment with continuous positive airway pressure reduced MSNA burst frequency (MD, 11.91 bursts/min [95% CI, 9.36–14.47 bursts/min] I 2 =15%) and systolic (n=49; MD, 10.3 mm Hg [95% CI, 3.5–17.2 mm Hg]; I 2 =42%) and diastolic (MD, 6.9 mm Hg [95% CI, 2.3–11.6 mm Hg]; I 2 =37%) BP. Conclusions: MSNA is higher in individuals with OSA and related to severity. This sympathoexcitation is also related to BP in patients with OSA. Treatment effectively reduces MSNA and BP, but limited data prevents an assessment of the link between these reductions. These data are clinically important for understanding cardiovascular disease risk in patients with OSA. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: CRD42021285159.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».