A meta‐analysis of six prospective studies of falling in Parkinson's disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recurrent falls are a disabling feature of Parkinson's disease (PD). We have estimated the incidence of falling over a prospective 3 month follow-up from a large sample size, identified predictors for falling for PD patients repeated this analysis for patients without prior falls, and examined the risk of falling with increasing disease severity. We pooled six prospective studies of falling in PD (n = 473), and examined the predictive power of variables that were common to most studies. The 3-month fall rate was 46% (95% confidence interval: 38-54%). Interestingly, even among subjects without prior falls, this fall rate was 21% (12-35%). The best predictor of falling was two or more falls in the previous year (sensitivity 68%; specificity 81%). The risk of falling rose as UPDRS increased, to about a 60% chance of falling for UPDRS values 25 to 35, but remained at this level thereafter with a tendency to taper off towards later disease stages. These results confirm the high frequency of falling in PD, as almost 50% of patients fell during a short period of only 3 months. The strongest predictor of falling was prior falls in the preceding year, but even subjects without any prior falls had a considerable risk of sustaining future falls. Disease severity was not a good predictor of falls, possibly due to the complex U-shaped relation with falls. Early identification of the very first fall therefore remains difficult, and new prediction methods must be developed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle