Obstructive Sleep Apnea and Risk of Postoperative Complications after Non-Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Obstructive sleep apnea (OSA), a common sleep disorder, poses significant challenges in perioperative management due to its complexity and multifactorial nature. With a global prevalence of approximately 22.6%, OSA often remains undiagnosed, and increases the risk of cardiac and respiratory postoperative complications. Preoperative screening has become essential in many institutions to identify patients at increased risk, and experts recommend proceeding with surgery in the absence of severe symptoms, albeit with heightened postoperative monitoring. Anesthetic and sedative agents exacerbate upper airway collapsibility and depress central respiratory activity, complicating intraoperative management, especially with neuromuscular blockade use. Additionally, OSA patients are particularly prone to opioid-induced respiratory depression, given their increased sensitivity to opioids and heightened pain perception. Thus, regional anesthesia and multimodal analgesia are strongly advocated to reduce perioperative complication risks. Postoperative care for OSA patients necessitates vigilant monitoring and tailored management strategies, such as supplemental oxygen and Positive Airway Pressure therapy, to minimize cardiorespiratory complications. Health care institutions are increasingly focusing on enhanced monitoring and resource allocation for patient safety. However, the rising prevalence of OSA, heterogeneity in disease severity, and lack of evidence for the efficacy of costly perioperative measures pose challenges. The development of effective screening and monitoring algorithms, alongside reliable risk predictors, is crucial for identifying OSA patients needing extended postoperative care. This review emphasizes a multidimensional approach in managing OSA patients throughout the perioperative period, aiming to optimize patient outcomes and minimize adverse outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».