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Enregistrement W4407688449 · doi:10.1513/annalsats.202408-889oc

Exploring the Dose–Response Relationship Between Mandibular Protrusion and Respiratory Effort Burden in Oral Appliance Therapy for Obstructive Sleep Apnea

2025· article· en· W4407688449 sur OpenAlexaff
Jean‐Louis Pépin, Jean‐Benoît Martinot, Sophie Leroy, Didier Clause, Atul Malhotra, Gilles Lavigne, Peter A. Cistulli

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMedicineRespiratory systemDentistryOral appliancePhysical therapyIntensive care medicineInternal medicineObstructive sleep apnea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Increased respiratory effort (RE) is a critical feature of obstructive sleep apnea (OSA). Although prior studies have established the efficacy of mandibular advancement device (MAD) therapy in reducing the apnea–hypopnea index (AHI), the impact of MAD therapy on RE burden remains unexplored. Objectives In this study, we used a validated mandibular jaw movement (MJM) monitoring technology to determine the dose–response relationship between MAD protrusion levels and RE burden measured as the percentage of total sleep time (TST) spent in elevated respiratory effort (REMOV) during MAD titration. Methods Ninety-three patients with OSA eligible for MAD treatment were included in this prospective cohort study. A subjective titration process involved iterative adjustments based on the persistence or worsening of OSA symptoms. Optimal AHI and REMOV responses were defined as an AHI reduction of >50% and a residual REMOV <14% TST, respectively. MJM-based home sleep tests were conducted at initial, intermediate, and final protrusion levels. The treatment effect on REMOV was estimated by regression analysis. Results AHI and REMOV reductions increased progressively with higher MAD protrusion levels, with AHI decreasing by 10.3, 12.7, and 13.0 events/h and REMOV by 14.5%, 16.8%, and 18.6% TST across the three titration steps. However, a consistent discrepancy was observed between REMOV and AHI responses: at the end of titration, 68.8% of patients achieved optimal responses for both indices, whereas 15.1% had optimal REMOV response without AHI normalization, and 5.4% showed the reverse. Regression analysis showed a significant dose–response relationship for REMOV, with a 10% TST reduction within the 0–6.5 mm protrusion range and diminishing benefits beyond 6.5 mm. Of note, each millimeter advancement would yield a 2.6% TST (95% confidence interval, −3.0% to −2.1%) improvement in REMOV. Conclusions Our findings demonstrate a dose–response relationship between the MAD protrusion level and the improvement in RE burden. Optimal responses in both AHI and REMOV signify greater efficacy of MAD therapy in reducing obstructive respiratory events and RE burden. This underscores the benefit of using at-home MJM analysis to monitor these two critical metrics in the management of MAD therapy to achieve better clinical outcomes and enhance MAD titration efficacy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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