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Enregistrement W4386917032 · doi:10.1038/s41598-023-42967-5

Prevalence and characteristics of pain in moderate-to-severe obstructive sleep apnea patients and effect of CPAP treatment

2023· article· en· W4386917032 sur OpenAlexaboutno aff
Chong Shen, Yanru Ou, Ruoyun Ouyang, Dandan Zong

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hainan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineContinuous positive airway pressureEpworth Sleepiness ScaleObstructive sleep apneaPhysical therapyMcGill Pain QuestionnaireHospital Anxiety and Depression ScaleInternal medicineAnxietyDepression (economics)Quality of life (healthcare)ApneaAnesthesiaVisual analogue scalePolysomnography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pain problems are common in patients with obstructive sleep apnea (OSA), but few studies have thoroughly evaluated pain in these patients. The objective of this study was to examine the prevalence and characteristics of pain in moderate-to-severe OSA patients and the effect of continuous positive airway pressure (CPAP) treatment. Moderate-to-severe OSA patients and healthy controls (HC) completed the Short Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) and a portion of the Brief Pain Inventory (BPI) Short Form to assess pain characteristics. The Epworth Sleepiness Scale (ESS), the Short Form-36 (SF-36), and the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) were used to measure daytime sleepiness, health-related quality of life (HRQoL), and psychological status, respectively. The OSA patients with pain were divided into a CPAP-treated group and a CPAP-untreated group based on their adherence to CPAP. The subjects' pain intensity was reassessed after 3 months. The prevalence of pain was 57.5% in OSA versus 27.1% in HC (p < 0.001). Head (39.0%) accounted for the highest proportion of overall pain locations in subjects with OSA, with 28.8% of OSA patients experiencing headaches. Pain in OSA was associated with impaired HRQoL and psychological problems. Patients with very severe OSA had an increased risk for pain problems (OR: 7.000, p = 0.041). Associated factors for pain intensity in OSA included age, ESS ≥ 9.0, and lowest pulse oximetry (LSpO2) < 80.0%. Pain intensity in OSA decreased significantly after CPAP treatment (p < 0.001). Pain was prevalent among patients with moderate-to-severe OSA and was associated with depression, anxiety, and a lower HRQoL. Patients with very severe OSA had an increased risk for pain problems. The intensity of pain in OSA can be predicted by age, ESS ≥ 9.0, and LSpO2 < 80.0%, and it can be alleviated through CPAP treatment.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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