Prevalence and Associated Factors of Sarcopenia and Frailty in Parkinson’s Disease: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sarcopenia and frailty are found in up to one-third of the general elderly population. Both are associated with major adverse health outcomes such as nursing home placement, disability, decreased quality of life, and death. Data on the frequency of both syndromes in Parkinson's disease (PD), however, are very limited. OBJECTIVE: We aimed to screen for sarcopenia and frailty in PD patients and to assess potential associations of both geriatric syndromes with demographic and clinical parameters as well as quality of life. METHODS: In this observational, cross-sectional study, we included 104 PD patients from a tertiary center and 330 non-PD controls from a population-based cohort aged > 65 years. All groups were screened for sarcopenia using the SARC-F score and for frailty using the Clinical Frailty Scale of the Canadian Study of Health and Aging (CSHA CFS). Prevalence rates of sarcopenia and frailty were also assessed in 18 PD patients from a population-based cohort aged > 65 years. Moreover, PD patients from the tertiary center were evaluated for motor and non-motor symptoms, quality of life, and dependency. RESULTS: The prevalence of sarcopenia was 55.8% (95% CI: 46.2-64.9%) in PD patients from the tertiary center and 8.2% (5.7-11.7%; p < 0.001) in non-PD controls. Frailty was detected in 35.6% (27.0-45.2%) and 5.2% (3.2-8.1%; p < 0.001). Prevalence rates for sarcopenia and frailty were 33.3% (16.1-56.4%; p = 0.004) and 22.2% (8.5-45.8%; p = 0.017) in the community-based PD sample. Both sarcopenia and frailty were significantly associated with longer disease duration, higher motor impairment, higher Hoehn and Yahr stages, decreased quality of life, higher frequency of falls, a higher non-motor symptom burden, institutionalization, and higher care levels in PD patients from a tertiary center compared to not affected PD patients (all p < 0.05). CONCLUSIONS: Both frailty and sarcopenia are more common in PD patients than in the general community and are associated with a more adverse course of the disease. Future studies should look into underlying risk factors for the occurrence of sarcopenia and frailty in PD patients and into adequate management to prevent and mitigate them.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».