Triglyceride-glucose index and obstructive sleep apnea: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Obstructive sleep apnea (OSA) has a bidirectional association with metabolic syndrome, and insulin resistance (IR). The triglyceride-glucose (TyG) index could be a simply calculated marker of IR in OSA. However, its clinical application appears still limited. Hence, this systematic review and meta-analysis aimed to respond to this question by analyzing all the existing studies showing an association between OSA and the TyG index. Methods Four online databases, including PubMed, Scopus, the Web of Science, and Embase were searched for studies evaluating the TyG index in OSA. After screening and data extraction, a random-effect meta-analysis was performed to compare the TyG index in OSA patients vs. healthy controls by calculating standardized mean difference (SMD) and 95% confidence interval (CI) and pooling the area under the curves (AUCs) for diagnosis of OSA based on this index. Results Ten studies involving 16,726 individuals were included in the current systematic review. Meta-analysis indicated that there was a significantly higher TyG index in patients with OSA, compared with the healthy controls (SMD 0.856, 95% CI 0.579 to 1.132, P < 0.001). Also, TyG had a diagnostic ability for OSA representing a pooled AUC of 0.681 (95% CI 0.627 to 0.735). However, based on the two studies’ findings, no difference between different severities of OSA was observed. Finally, our data showed that the TyG index is a good potential predictor of adverse outcomes in these patients. Conclusion Our study revealed that the TyG index is an easy-to-measure marker of IR for assessing OSA, both in diagnosis and prognosis. Our study supports its implementation in routine practice to help clinicians in decision-making and patient stratification.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».