Obstructive Sleep Apnea and Cardiometabolic Disease: Obesity, Hypertension, and Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Obstructive sleep apnea (OSA) is a highly prevalent sleep disorder, characterized by recurrent upper airway obstruction during sleep, resulting in intermittent hypoxia, increased sympathetic activation, and sleep deficiency. Over the past 2 decades, there has been a robust body of evidence to support a strong link between OSA and cardiometabolic diseases. Obesity is an important risk factor for OSA. Observational studies indicate that OSA is a strong risk factor for the development of hypertension and diabetes. Moreover, clinical and experimental studies support a causal role of OSA in hypertension and impairments in glucose metabolism, beyond excess weight. Notably, OSA is particularly underdiagnosed and undertreated in women, which may heighten the cardiometabolic risk. OSA is often overlooked during pregnancy and has been linked to adverse cardiometabolic outcomes in observational studies. In randomized clinical trials, treatment of OSA with continuous positive airway pressure reduces blood pressure in individuals with hypertension, but the beneficial effects of continuous positive airway pressure on glycemic outcomes are less convincing. Inconsistent cardiometabolic response to OSA treatment can be partly explained by failure to consider heterogeneity in OSA and variable continuous positive airway pressure adherence among diverse populations. In this review, we summarize the relationships between OSA and cardiometabolic conditions with a particular focus on obesity, hypertension, and diabetes. We review the current knowledge on the heterogeneity in OSA and discuss potential underlying mechanisms for impairments in blood pressure and glucose metabolism in OSA. We also provide a clinical perspective for OSA management considering current research gaps and emerging approaches for the prevention and treatment of cardiometabolic disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».