Modifiable risk factors for sleep apnea: evidence from meta-analysis of traditional observational studies and 2-sample mendelian randomization
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiologic studies have linked several modifiable factors to the risk of sleep apnea (SA). However, which specific factors affect the risk of SA and the strength of these effects are unclear. We conducted meta-analyses based on cross-sectional, cohort, and case-control studies found in the PubMed, Scopus, and Web of Science databases up to August 1, 2023. Studies that reported 1 of the associations of education level, physical activity, sedentary behavior, smoking status, alcohol consumption, or coffee consumption with SA were included. Two independent investigators assessed the risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale and the Agency for Healthcare Research and Quality scale. Two-sample Mendelian randomization (MR) studies then were conducted to clarify the causality further. A total of 49 studies were included in the meta-analysis (N = 429 809 study participants). Compared with the other categorial groups, lower level of education (odds ratio [OR] = 1.58; 95% CI, 1.28-1.96), higher level of sedentary behavior (OR = 1.22; 95% CI, 1.01-1.47), current smoking status (OR = 1.33; 95% CI, 1.17-1.51), and current alcohol consumption (OR = 1.40; 95% CI, 1.33-1.48) were associated with higher risk of SA. Higher level of physical activity (OR = 0.77; 95% CI, 0.70-0.83) was associated with lower risk of SA. In the MR study, years of educational attainment were associated with a lower risk of SA (OR = 0.83; 95% CI, 0.78-0.88), and smoking initiation was associated with a higher risk of SA (OR = 1.10; 95% CI, 1.05-1.15). Prevention strategies for SA should focus on modifying these risk factors, especially reducing education inequalities and smoking initiation. Trial registration: PROSPERO identifier: CRD42022319988.
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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 | 0,056 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».