Body Mass Index and Hypoglossal Nerve Stimulation Outcomes: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective This systematic review and meta‐analysis evaluated how body mass index (BMI) influences surgical outcomes of hypoglossal nerve stimulation (HGNS) for obstructive sleep apnea (OSA), specifically comparing patients with BMI ≥ 32 kg/m 2 to those with BMI < 32 kg/m 2 . Data Sources PubMed, Embase, and Scopus were searched from January 2014 to April 2025 for prospective and retrospective cohort studies or case–control studies reporting HGNS outcomes stratified by BMI. Review Methods Following PRISMA guidelines, data were extracted on study design, demographics, baseline apnea–hypopnea index (AHI), and postoperative outcomes. Surgical success was defined using Sher or modified Sher criteria. Random‐effects meta‐analysis was performed using the DerSimonian and Laird method. Fixed‐effect inverse‐variance weights were first calculated, and between‐study heterogeneity was quantified using Cochran's Q statistic and expressed as the I 2 statistic. Study quality was assessed with the Newcastle–Ottawa Scale. Results Seven studies ( n = 1572) were included in the qualitative synthesis; four were included in the meta‐analysis. Qualitative findings were mixed, with some studies reporting poorer outcomes at higher BMI and others showing no difference. The pooled odds ratio for treatment success in the BMI ≥ 32 kg/m 2 group versus < 32 kg/m 2 was 0.87 (95% CI: 0.68–1.11). Between‐study heterogeneity was low ( Q = 4.11, df = 3, p = 0.25; I 2 = 27%), indicating relatively consistent effect estimates across studies. Conclusion Elevated BMI was associated with a nonsignificant trend toward lower HGNS surgical success, but outcomes were broadly consistent across studies. Many patients with BMI ≥ 32 kg/m 2 achieved meaningful objective and subjective improvements, challenging rigid BMI‐based eligibility criteria and supporting individualized candidacy assessment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».