Co-morbidities of persons dying of Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Disease interactions can alter functional decline near the end of life (EOL). Parkinson's disease (PD) is characterized by frequent occurrences of co-morbidities but data challenges have limited studies investigating co-morbidities across a broad range of diseases. The goal of this study was to describe disease associations with PD. METHODS: We conducted an analysis of death certificate data from 1998 to 2005 in Nova Scotia. All death causes were utilized to select individuals dying of PD and compare with the general population and an age-sex-matched sample without PD. We calculated the mean number of death causes and frequency of disease co-occurrence. To account for the chance occurrence of co-morbidities and measure the strength of association, observed to expected ratios were calculated. RESULTS: PD decedents had a higher mean number of death causes (3.37) than the general population (2.77) and age-sex-matched sample (2.88). Cancer was the most common cause in the population and matched sample but fifth for those with PD. Cancer was one of nine diseases that occurred less often than what would be expected by chance while four were not correlated with PD. Dementia and pneumonia occurred with PD 2.53 ([CI] 2.21-2.85) and 1.83 (CI 1.58-2.08) times more often than expected. The strength of association for both is reduced but remains statistically significant when controlling for age and sex. DISCUSSION: Those with PD have a higher number of co-morbidities even after controlling for age and sex. Individuals dying with PD are more likely to have dementia and pneumonia, which has implications for the provision of care at EOL.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».