MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412552071 · doi:10.37275/bsm.v9i9.1391

The Bidirectional Relationship Between Obstructive Sleep Apnea and Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease (MASLD): A Systematic Review and Meta-Analysis of Longitudinal Studies

2025· review· en· W4412552071 sur OpenAlexaboutno aff
Nurul Rezki Anisa, Adrianison Adrianison

Notice bibliographique

RevueBioscientia Medicina Journal of Biomedicine and Translational Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisObstructive sleep apneaMedicineDiseaseFatty liverInternal medicineSystematic reviewMEDLINEBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Obstructive sleep apnea (OSA) and metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) are highly prevalent, interconnected metabolic disorders. While their cross-sectional association is established, the temporal and potentially causal relationship remains unclear. This study aimed to quantitatively synthesize longitudinal evidence on the bidirectional risk between OSA and MASLD. Methods: We systematically searched PubMed, Scopus, and Web of Science (January 1st, 2015 - July 1st, 2025) for longitudinal cohort studies in adults assessing the OSA-MASLD relationship. Two reviewers independently selected studies, extracted data, and assessed quality using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The primary analysis, pre-specified for studies using objective diagnostics (Polysomnography/Imaging), utilized a random-effects model to pool hazard ratios (HR). Heterogeneity was quantified with the I2 statistic. Results: The search identified 2,148 articles, with six longitudinal studies (185,432 participants) meeting eligibility criteria. Four studies (116,298 participants) assessed incident MASLD, while two (69,134 participants) assessed incident OSA. The primary meta-analysis of two studies using objective diagnostics found that baseline OSA was associated with a significantly increased risk of incident MASLD (pooled HR: 2.29; 95% CI: 1.93-2.71; I2=35%). A secondary analysis including two studies using administrative codes yielded a pooled HR of 1.87 (95% CI: 1.51-2.32), though with substantial heterogeneity (I2=78%). For the reverse direction, a narrative synthesis of two studies suggests MASLD increases the risk of incident OSA; an exploratory pooled analysis yielded an HR of 1.65 (95% CI: 1.39-1.96; I2=45%), a finding to be interpreted with caution due to the small study number. Conclusion: This systematic review of longitudinal data provides the strongest evidence to date supporting a significant, bidirectional relationship between OSA and MASLD. The presence of objectively-diagnosed OSA more than doubles the risk of developing future MASLD. These findings provide a strong rationale for implementing mutual, risk-stratified screening and developing integrated management strategies to disrupt the vicious cycle linking these two common and morbid conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Explorer davantage

Même revueBioscientia Medicina Journal of Biomedicine and Translational ResearchMême sujetLiver Disease Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207