Static and Dynamic Pressure-Volume Curves Reflect Different Aspects of Respiratory System Mechanics in Experimental Acute Respiratory Distress Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing body of evidence that obstructive sleep apnea (OSA) affects systemic blood pressure and quality of life. The evidence linking OSA with other types of cardiovascular morbidity and mortality is not as strong. We review the current literature on the health impact, diagnosis, and treatment of OSA and provide a framework for evaluating levels of evidence in each of these areas, with the focus on high quality studies. Clinical prediction rules and unattended portable monitoring devices, such as digital oximeters, are inexpensive and have clinically useful likelihood ratios, sensitivity, and specificity, so they can be considered clinically useful in the evaluation of individuals suspected of having OSA. This approach has the potential to change the probability of disease in some patients to a level at which polysomnography is unnecessary. Recent randomized, placebo-controlled trials have indicated that treating OSA with continuous positive airway pressure im- proves quality of life, driving simulator performance, blood pressure, and sleepiness. The evidence in support of mandibular advancement is less strong, and surgical measures should be viewed as an option only after continuous positive airway pressure and mandibular advancement have been considered, given the paucity of evidence to support surgery. The quality of research done on the prognosis, diagnosis, and treatment of OSA has improved substantially in recent years. However, there remains a need for additional studies that evaluate ambulatory monitors and for larger randomized controlled trials of therapy with longer patient follow-up to verify the range of benefits that OSA patients can expect from the various treatment modalities.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».