Association between risk of obstructive sleep apnea severity and risk of severe COVID-19 symptoms: insights from salivary and serum cytokines
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Obstructive sleep apnea (OSA) can adversely affect the immune response through clinical factors such as hypoxia, inflammation, and sleep disturbance. Since SARS-CoV-2 heavily relies on local and systemic host immune responses, this study aims to examine the links between the severity of OSA risk, cytokine levels, and the severity of symptoms associated with SARS-CoV-2 infection. Methods Saliva and blood samples from 50 COVID-19 patients and 30 non-infected hospital staff members were collected. Using Luminex multiplex analysis, 65 blood and salivary cytokines were examined from the collected samples. Ordinal logistic regression analysis was utilized to examine the association between the self-reported risk of OSA, assessed through the STOP-Bang questionnaire, and the likelihood of experiencing severe symptoms of COVID-19. Mann–Whitney test was then performed to compare the cytokine levels between individuals with moderate to severe risk of OSA to those with a mild risk of OSA. Results Ordinal logistic regression analysis revealed that individuals with a moderate to severe risk of OSA were 7.60 times more likely to experience more severe symptoms of COVID-19 compared to those with a mild risk of OSA (OR = 7.60, 95%CI: 3.03, 19.06, p < 0.001). Moreover, among COVID-19-positive patients with a moderate to severe risk of OSA, there was a statistically significant negative correlation with serum IL-6 (p < 0.05), Eotaxin (CCL11) (p = 0.04), and salivary MIP-3α/CCL20 (p = 0.04). In contrast, individuals without COVID-19 who had a moderate to severe risk of OSA exhibited a significant positive correlation with serum IL-6 (p = 0.04). Conclusion Individuals with moderate to severe risk of OSA were more likely to experience severe COVID-19 symptoms than those with mild risk for OSA. Additional analysis from the present studies revealed distinct patterns of oral and systemic immune responses between individuals with mild and moderate to severe risk of OSA. Findings from the present study underscores the importance of early detection and management of OSA to improve clinical outcomes, particularly when faced with the subsequent superimposed infection such as COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».