Characteristics of Patients with Unrecognized Sleep Apnea Requiring Postoperative Oxygen Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Surgical patients with obstructive sleep apnea (OSA) have increased risk of perioperative complications. The primary objective is to determine the characteristics of surgical patients with unrecognized OSA requiring oxygen therapy for postoperative hypoxemia. The secondary objective is to investigate the characteristics of patients who were responsive to oxygen therapy. This was a post-hoc multicenter study involving patients with cardiovascular risk factors undergoing major non-cardiac surgery. Patients ≥45 years old underwent Type 3 sleep apnea testing and nocturnal oximetry preoperatively. Responders to oxygen therapy were defined as individuals with ≥50% reduction in oxygen desaturation index (ODI) on postoperative night 1 versus preoperative ODI. In total, 624 out of 823 patients with unrecognized OSA required oxygen therapy. These were mostly males, had larger neck circumferences, higher Revised Cardiac Risk Indices, higher STOP-Bang scores, and higher ASA physical status, undergoing intraperitoneal or vascular surgery. Multivariable regression analysis showed that the preoperative longer cumulative time SpO2 < 90% or CT90% (adjusted p = 0.03), and lower average overnight SpO2 (adjusted p < 0.001), were independently associated with patients requiring oxygen therapy. Seventy percent of patients were responders to oxygen therapy with ≥50% ODI reduction. Preoperative ODI (19.0 ± 12.9 vs. 14.1 ± 11.4 events/h, p < 0.001), CT90% (42.3 ± 66.2 vs. 31.1 ± 57.0 min, p = 0.038), and CT80% (7.1 ± 22.6 vs. 3.6 ± 8.7 min, p = 0.007) were significantly higher in the responder than the non-responder. Patients with unrecognized OSA requiring postoperative oxygen therapy were males with larger neck circumferences and higher STOP-Bang scores. Those responding to oxygen therapy were likely to have severe OSA and worse preoperative nocturnal hypoxemia. Preoperative overnight oximetry parameters may help in stratifying patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».