Coblation Versus Radiofrequency for Tongue Base Reduction in Obstructive Sleep Apnea: A Meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The objective of this study is to determine the effectiveness and safety profile of coblation tongue base reduction (CBTR) compared to radiofrequency base of tongue (RFBOT) reduction on sleep‐related outcomes in patients with obstructive sleep apnea (OSA). Data Sources PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane Database of Systematic Reviews databases. Review Methods Literature search by 2 independent authors was conducted using the abovementioned databases. Studies on CBTR and RFBOT as part of OSA treatment in adult patients with pre‐ and postoperative apnea–hypopnea index (AHI) were included. Direct meta‐analysis and single‐arm meta‐analysis were conducted to compare sleep‐related outcomes (AHI, apnea index [AI], surgical success rates, Epworth sleepiness score [ESS], SpO2, body mass index [BMI], and visual analog scale [VAS]) between both groups. Results A total of 40 studies with a total of 1940 patients were included, of which 1440 individuals who underwent tongue base reduction interventions (RF = 306, RF + UPPP = 656, and coblation + UPPP = 482) met inclusion criteria. Pooled analysis showed significant improvements in AHI (CBTR = −22.84, RFBOT = −11.14), AI (CBTR = 15.64, RFBOT = −5.26), ESS (CBTR = −7.59, RFBOT = −7.18), mean oxygen saturation (CBTR = 7.43, RFBOT = 4.25), mean BMI (CBTR = −0.69, RFBOT = −4.09), and snoring visual analog scale (CBTR = −16.20, RFBOT = −18.21). Surgical success rate (postoperative AHI < 20 and drop >50% from baselines) was 70% for CBTR and 43% for RFBOT. Conclusion Both interventions decreased sleep‐related outcomes in adult patients with OSA. Coblation appears to exhibit superiority over radiofrequency with a similar safety profile. However, further studies with direct comparisons between both interventions must be performed.
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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».