The association between frailty and Parkinson’s disease in the ReSPOnD trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frailty and Parkinson’s disease (PD) are both highly prevalent in older people, but few studies have studied frailty in people with Parkinson’s. Identifying frailty in this population is vital, to target new interventions to those who would most benefit. Methods: Data were collected as part of the double-blind randomised controlled rivastigmine to stabilise gait ReSPonD trial in 130 people with Hoehn and Yahr 2-3, idiopathic PD who had fallen in the year prior to enrolment. Individuals were assessed at baseline and followed up at 8 months, including determination of frailty status. Results: 120 patients attended for follow-up. At follow-up, the mean (SD) age was 70.2 years (8.0) and MDS-UPDRS total score 91.5 (29.1). Median disease duration was 9.2 years (IQR 4.6 to 13.1), Geriatric Depression Score 4 (IQR 2 to 6). Using the Fried frailty criteria, 31 (26%) were frail and 70 (58%) pre-frail. In univariable analysis, being female, higher depression score and MDS-UPDRS score was associated with greater frailty. Using ordinal regression, in the multivariable model, being female (Odds ratio [OR] 3.10, 95%CI 1.53 to 6.26, p=0.002), higher total MDS-UPDRS score (OR 2.02, 95%CI 1.42 to 2.87, p<0.0001) and higher depression (OR 1.47, 95%CI 1.05 to 2.06, p=0.03) were associated with higher number of frailty markers. Conclusion: There was a high prevalence (84%) of pre-frail and frail individuals in patients participating in this RCT. Future research should determine the optimum tool to assess frailty in this at-risk population and delineate the association between Parkinson’s, frailty and health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».