Safety and Efficacy of Rotigotine for Treating Parkinson’s Disease: A Meta-Analysis of Randomised Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to comprehensively analyse the safety and efficiency of rotigotine for treating Parkinson's disease (PD). We conducted systematic literature searches of Cochrane library, PubMed and Embase databases up to April 2016, with 'Rotigotine', 'Parkinson Disease ' and 'Parkinson's disease' as key searching terms. Outcomes, including Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) Part III and Part II scores, 'off' time, adverse events (AEs), serious AEs and discontinuation because of AEs, were compared between rotigotine and placebo groups under a fixed or random effect model. For dichotomous and continuous data, risk ratio (RR) and weighted mean difference with their corresponding 95% confidence intervals (95% CIs) were taken as the effect sizes to calculate merged results. Twelve eligible studies were included. For patients with early or advanced PD, rotigotine could significantly improve UPDRS Part III and Part II scores (p < 0.001) and it had significantly higher incidence of AEs than the placebo (p < 0.001). Regarding discontinuation because of AEs, rotigotine showed a significant advantage over placebo in patients with early PD, whereas the overall result demonstrated no statistically significant difference between the groups. Rotigotine can improve daily living and motor ability of patients with PD, although it has higher incidence of AEs. Rotigotine might be more appropriate for patients with advanced PD than for those with early PD. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.
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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 | 0,036 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,031 | 0,062 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».