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Enregistrement W2222802110 · doi:10.1586/14737167.2016.1135740

A systematic review and mixed treatment comparison of monotherapy in early Parkinson’s disease: implications for Latin America

2016· review· en· W2222802110 sur OpenAlexaff
Maribel Márquez-Cruz, Juan Pablo Díaz-Martínez, Herman Soto–Molina, Adib Jorge de Saráchaga, Amin Cervantes‐Arriaga, Rodrigo Llorens‐Arenas, Mayela Rodríguez‐Violante

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Pharmacoeconomics & Outcomes Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasagilineSelegilineLevodopaMedicinePlaceboParkinson's diseasePramipexoleRating scaleClinical trialRandomized controlled trialDiseaseInternal medicinePsychologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parkinson's disease (PD) is the second most common neurodegenerative disease. There are no clinical trials comparing all available pharmacological therapies for the treatment of early PD. The objective of this review is to indirectly analyze the efficacy of antiparkinson drugs currently available in Latin America. A systematic review was performed exploring only placebo-controlled randomized trials comparing antiparkinson monotherapy (levodopa, pramipexole, rasagiline, or selegiline) in patients with PD on Hoehn and Yahr stages I through III published from January 1994 to May 2014. The primary outcome was the mean change in the Unified PD Rating Scale (UPDRS) I, II and III. A mixed treatment comparison analysis (indirect comparisons) through a random-effects model was performed. Levodopa demonstrated the highest effects in terms of UPDRS score improvement both from baseline and when compared to other treatments. Levodopa showed a 60.1% probability of granting the greatest reduction in UPDRS I, II and III.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,012
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,450 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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