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Enregistrement W4391641107 · doi:10.1513/annalsats.202312-1077oc

Mandibular Jaw Movement Automated Analysis for Oral Appliance Monitoring in Obstructive Sleep Apnea: A Prospective Cohort Study

2024· article· en· W4391641107 sur OpenAlexafffund
Jean‐Louis Pépin, Peter A. Cistulli, Étienne Crespeigne, Renaud Tamisier, Sébastien Bailly, Annick Bruwier, Nhât-Nam Lê-Dông, Gilles Lavigne, Atul Malhotra, Jean‐Benoît Martinot

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthUniversity of California, San DiegoFondation Université Grenoble AlpesNational Institute on AgingResMedFondation Air LiquideCanadian Institutes of Health ResearchJazz PharmaceuticalsPantheraAgence Nationale de la RechercheAstraZeneca
Mots-clésMedicineOral appliancePolysomnographyProspective cohort studyObstructive sleep apneaSleep apneaSleep studyApneaDentistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Oral appliances are second-line treatments after continuous positive airway pressure for obstructive sleep apnea (OSA) management. However, the need for oral appliance titration limits their use as a result of monitoring challenges to assess the treatment effect on OSA. Objectives To assess the validity of mandibular jaw movement (MJM) automated analysis compared with polysomnography (PSG) and polygraphy (PG) in evaluating the effect of oral appliance treatment and the effectiveness of MJM monitoring for oral appliance titration at home in patients with OSA. Methods This observational, prospective study included 135 patients with OSA eligible for oral appliance therapy. The primary outcome was the apnea–hypopnea index (AHI), measured through in-laboratory PSG/PG and MJM-based technology. Additionally, MJM monitoring at home was conducted at regular intervals during the titration process. The agreement between PSG/PG and MJM automated analysis was revaluated using Bland-Altman analysis. Changes in AHI during the home-based oral appliance titration process were evaluated using a generalized linear mixed model and a generalized estimating equation model. Results The automated MJM analysis demonstrated strong agreement with PG in assessing AHI at the end of titration, with a median bias of 0.24/h (limits of agreement, −11.2 to 12.8/h). The improvement of AHI from baseline in response to oral appliance treatment was consistent across three evaluation conditions: in-laboratory PG (−59.6%; 95% confidence interval, −59.8% to −59.5%), in-laboratory automated MJM analysis (−59.2%; −65.2% to −52.2%), and at-home automated MJM analysis (−59.7%; −67.4% to −50.2%). Conclusions Incorporating MJM automated analysis into the oral appliance titration process has the potential to optimize oral appliance therapy outcomes for OSA.

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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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