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Enregistrement W4378673716 · doi:10.1093/sleep/zsad077.0513

0513 Assessing precision oral appliance efficacy using frequency- and risk-based indices

2023· article· en· W4378673716 sur OpenAlexaff
Erin Mosca, Joshua Grosse, Seyed Abdolali Zareian Jahromi, John E. Remmers

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObstructive sleep apneaApnea–hypopnea indexSleep apneaOral applianceClinical PracticeApneaInternal medicinePolysomnographyAnesthesiaPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Apnea-hypopnea index (AHI), a frequency-based index commonly used to define the severity of obstructive sleep apnea (OSA), fails to capture the risk related to OSA. Sleep apnea-specific hypoxic burden (SASHB) appears to be more predictive of OSA-related risk than AHI but has only been studied in cohorts of untreated individuals. This is the first assessment of the ability of precision oral appliance therapy (OAT) to reduce SASHB and the use of SASHB, rather than AHI, to define therapeutic efficacy. Methods Data previously obtained from a clinical study investigating prediction of response to precision OAT in OSA were analyzed. Study participants with OSA (n = 11 mild, n = 19 moderate, and n = 18 severe) completed two-night level 3 home sleep tests before and after receiving a precision oral appliance (ProSomnus Sleep Technologies, Pleasanton, CA). Apnea-hypopnea index and SASHB were calculated. For SASHB, a cut-off of 53 %min/h was selected based on data suggesting that values above this limit are associated with OSA-related risk; for AHI, cut-offs of < 10 h-1 and < 15 h-1 were selected due to their widespread use in clinical practice. Results Precision oral appliance therapy reduced AHI from 31.6 ± 19.2 h-1 to 11.7 ± 15.8 h-1 (p < 0.001) and SASHB from 83.2 ± 63.6 %min/h to 25.2 ± 42.3 %min/h (p < 0.001). Using an AHI-based definition of therapeutic efficacy, 83% (for AHI < 15 h-1) and 71% (for AHI < 10 h-1) of participants achieved efficacy with precision OAT. However, when the risk-based SASHB definition of therapeutic efficacy (SASHB < 53 %min/h) was used, precision OAT efficacy increased to 90%. Conclusion In the population studied, precision OAT significantly improved SASHB. The use of AHI, a frequency-based index of OSA, appears to misclassify some individuals as therapeutic non-responders to precision OAT despite their having an SASHB in the low-risk range. Sleep apnea-specific hypoxic burden likely provides a more meaningful assessment of OSA treatment efficacy as it accounts for the risk associated with the disease. Support (if any) This work was supported by ProSomnus Sleep Technologies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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