Notice bibliographique
Résumé
Studies focusing on the relationship between severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), coronavirus disease 2019 (COVID-19), and Parkinson's disease (PD) have provided conflicting results. We review the literature to investigate: 1) Are PD patients at higher risk for contracting COVID-19 and are there specific contributing factors to that risk? 2) How does COVID-19 affect PD symptoms? 3) How does COVID-19 present in PD patients? 4) What are the outcomes in PD patients who contract COVID-19? 5) What is the impact of COVID-19 on PD care? 6) Does COVID-19 increase the risk of developing PD? A literature search was performed from 1979 to 2020 using the terms: 'Parkinson's disease' and 'parkinsonism' combined with: 'COVID-19'; 'SARS-CoV-2' and 'coronavirus'. It does not appear that PD is a specific risk factor for COVID-19. There is evidence for direct/indirect effects of SARS-CoV-2 on motor/non-motor symptoms of PD. Although many PD patients present with typical COVID-19 symptoms, some present atypically with isolated worsening of parkinsonian symptoms, requiring increased anti-PD therapy and having worse outcomes. Mortality data on PD patients with COVID-19 is inconclusive (ranging from 5.2%to 100%). Patients with advanced PD appear to be particularly vulnerable. Single cases of acute hypokinetic-rigid syndrome have been described but no other convincing data has been reported. The rapidity with which COVID-19 has swept across the globe has favored the proliferation of studies which lack scientific rigor and the PD literature has not been immune. A coordinated effort is required to assimilate data and answer these questions in larger PD cohorts.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».