Distinct Biometric Differences in Obstructive Sleep Apnea Patients Phenotyped Based on Airflow Patterns Highlight Potential for Customized Treatment Algorithm Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale: Obstructive sleep apnea (OSA) affects approximately 900 million people worldwide. While positive airway pressure (PAP) therapy is effective in treating OSA, one-year adherence remains below 50%. It has been suggested that patient discomfort caused by high air pressure settings may be a key obstacle to patient adherence. Our innovation, continuous management of airway pressure (cMAP®), utilizes artificial intelligence (AI) to predict and prevent OSA events to reduce therapy pressure and enhance patient comfort while maintaining treatment efficacy1. It may be possible to develop versions of cMAP® which have been tuned to specific phenotypes of patients with OSA on PAP therapy. Therefore, it was our objective to investigate if specific airflow-based patient phenotypes existed in patients diagnosed with OSA. Methods: In a previous study, we completed a randomized crossover study that included 45 patients (Age: 52±9 years, BMI: 41±12 kg/m2, Gender: 27 Male – 18 Female) diagnosed with mild to severe OSA2. In an attempt to discover airflow-based patient phenotypes, we employed sparse projection pursuit3, an unsupervised exploratory data analysis method, to reveal distinct clusters of patients. Additionally, we used logistic regression in conjunction with recursive feature elimination to determine which patient biometric and treatment variables measured by the PAP machine or SleepImage RingTM were most predictive of each potential patient phenotype. Results: We identified three well-separated clusters associated with patient PAP airflow patterns (Figure 1). Biometric and treatment variables which were shown to be most predictive of patient phenotype were obstructive apnea index, central apnea index, tidal volume, diagnosed apnea-hypopnea index (AHI), flow limitation, respiratory disturbance index (RDI), fragmentation, and sleep quality index (SQI). Type I was characterized by lower AHI/RDI while Type II was characterized by higher SQI and tidal volume with lower fragmentation. Type III was characterized by higher AHI/RDI and fragmentation with lower SQI and tidal volume. Conclusions: Our preliminary results demonstrate that there may exist specific airflow-based phenotypes of patients with OSA. We believe this represents the first step towards the development of PAP therapy directly tailored to the specific airflow patterns and treatment needs of particular groups of patients. Overall, the development of these tailored treatment regimes may further augment the comfort and health benefits attributable to cMAP® therapy. 1. Hanafi et al. ERS. 2024;64:68. 2. Hanafi et al. Am J Respir Crit Care Med. 2024;209:A4570. 3. Driscoll et al. Anal. Chem. 2020;92,1755−1762
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».