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Enregistrement W4410503373 · doi:10.1093/sleep/zsaf090.0940

0940 The Association of Obstructive Sleep Apnea with Markers of Accelerated Aging: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4410503373 sur OpenAlexaff
Joshua A. Hicks, Zahra Izadi, Arshdeep Marwaha, A. J. Hirsch Allen, Mohammadreza Hajipour, Najib Ayas

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstructive sleep apneaMeta-analysisMedicineAssociation (psychology)Sleep (system call)Sleep apneaPolysomnographyInternal medicineApneaPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction There is differing susceptibility to age-related health complications. A variety of circulating biomarkers of biological aging have been developed. Obstructive sleep apnea (OSA) is a prevalent sleep disorder that may contribute to premature aging, possibly through pathways involving intermittent hypoxia, sleep fragmentation, oxidative stress, and inflammation. The aim of this study was to systematically review and summarize the literature with respect to the relationship between OSA and circulating markers of premature aging. Methods Following the 2020 PRISMA guidelines, five electronic databases (MEDLINE, Embase, CINAHL, Cochrane, PsycINFO) were searched from inception to October 2024. Eligibility criteria included full manuscript English studies on adult humans with OSA (apnea-hypopnea index ≥ 5) that evaluated a circulating marker of aging. Quality assessments were conducted using standard methods. A random-effects meta-analysis was conducted on each marker. Studies investigating multiple markers at the same time were corrected using robust variation estimation (RVE). Results Twenty-five studies (8396 participants) were included in our review. Four studies investigated two markers simultaneously. Biomarkers included telomere length (TL, n=17), mitochondrial DNA (mtDNA, n=4), epigenetic age acceleration (EAA, n=2), sirtuins (SIRT, n=4), cyclin-dependent kinase inhibitor 2A (P16) (n=1), and autophagy protein 5 (ATG5) (n=1). Meta analyses were conducted on 15 studies that had a mean with standard deviation. There was significant association between OSA and shorter TL (unadjusted mean (95%CI) = -0.405 (-0.606, -0.203), p=0.0019). SIRT levels were lower in OSA participants; however, the meta-analysis was only borderline significant after RVE (mean (95%CI) = - 1.93 (-4.74, 0.879), p=0.09). MtDNA (mean (95%CI) = 0.669 (-1.29, 2.63), p=0.144) studies yielded mixed results. OSA was linked to increased EAA. The sole P16 and ATG5 studies demonstrated greater premature aging in OSA. Conclusion This systematic review highlighted a variety of markers of premature aging that may be impacted by OSA. Some markers were referenced in much higher frequency than others (TL), and thus had stronger evidence. OSA is greatly underdiagnosed, but the presence of OSA likely has an important role in premature aging. Further research is needed to understand the effects of OSA on biological aging, and assess whether these are associated with more robust age-related clinical outcomes. Support (if any)

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,030
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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