Association of air pollution with risk and severity of obstructive sleep apnea: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obstructive Sleep Apnea (OSA) is a significant health concern characterized by recurrent upper airway blockages during sleep, causing various health issues. There's growing evidence of a link between air pollution and OSA, though research results have been inconsistent. This systematic review and meta-analysis aims to consolidate and examine data on the relationship between air pollution and OSA's risk and severity. METHODS: A literature search across PubMed, EMBASE, and Web of Science was conducted until January 10, 2024. The selection criteria targeted studies involving OSA participants or those at risk, with quantitative air pollution assessments. The Nested Knowledge software facilitated screening and data extraction, while the Newcastle-Ottawa Scale was used for quality assessment. Meta-analyses, utilizing random-effects models, computed pooled odds ratios (ORs) for the OSA risk associated with PM2.5 and NO2 exposure, analyzed using R software version 4.3. RESULTS: The systematic review included twelve studies, four of which were analyzed in the meta-analysis. The meta-analysis revealed diverse results on the association of PM2.5 and NO2 with OSA risk. PM2.5 exposure showed a pooled OR of 0.987 (95 % CI: 0.836-1.138), indicating no substantial overall impact on OSA risk. Conversely, NO2 exposure was linked to a pooled OR of 1.095 (95 % CI: 0.920-1.270), a non-significant increase in risk. Many studies found a relationship between air pollution exposure and elevated Apnea-Hypopnea Index (AHI) levels, indicating a relationship between air pollution and OSA severity. CONCLUSION: The findings suggest air pollutants, especially NO2, might play a role in worsening OSA risk and severity, but the evidence isn't definitive. This highlights the variability of different pollutants' effects and the necessity for more research. Understanding these links is vital for shaping public health policies and clinical approaches to address OSA amidst high air pollution.
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 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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».