Effect of Continuous Positive Airway Pressure on Intraocular Pressure in Patients With Obstructive Sleep Apnoea: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background While the association between obstructive sleep apnoea (OSA) and glaucoma has been well studied, the long‐term effects of continuous positive airway pressure (CPAP) therapy on intraocular pressure (IOP) and glaucoma progression are less known. This study aims to systematically synthesise evidence to clarify the association between CPAP therapy and IOP. Methods PubMed, Embase, The Cochrane Library, CINAHL, Scopus and Web of Science were searched through 26 March 2025 for interventional studies evaluating the effect of CPAP therapy on IOP among OSA adult patients. Two independent authors selected relevant articles, extracted data and evaluated the quality of evidence using the Newcastle–Ottawa scale (NOS), Cochrane Risk‐of‐Bias Tool for Randomised Trials (RoB 2) and Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE). Inverse variance meta‐analyses were conducted using random effects. I 2 values were used to evaluate heterogeneity. Results This study included 16 studies, pooling a cohort of 602 patients. The risk of bias of studies ranged from low to moderate, and the quality of evidence was moderate on GRADE. CPAP therapy significantly increased IOP levels overnight (MD: −4.14; 95% CI: −7.76, −0.52; I 2 = 76%; p = 0.04), and within 1 month (MD: −0.78; 95% CI: −1.21, −0.35; I 2 = 0%; p = 0.60). IOP levels remained unchanged with CPAP therapy of more than 1 month from baseline. Conclusions While short‐term CPAP therapy of 1 month or less in OSA patients was associated with elevated IOP, minimal long‐term effects were observed. Nonetheless, these findings underscore the importance of exercising caution when administering CPAP therapy on IOP especially in glaucomatous patients.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».