Prognostic predictors relevant to end-of-life palliative care in Parkinson’s disease and related disorders: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease and related disorders (PDRD) are the second most common neurodegenerative disease and a leading cause of death. However, patients with PDRD receive less end-of-life palliative care (hospice) than other illnesses, including other neurologic illnesses. Identification of predictors of PDRD mortality may aid in increasing appropriate and timely referrals. To systematically review the literature for causes of death and predictors of mortality in PDRD to provide guidance regarding hospice/end-of-life palliative care referrals. We searched MEDLINE, PubMed, EMBASE and CINAHL databases (1970-2020) of original quantitative research using patient-level, provider-level or caregiver-level data from medical records, administrative data or survey responses associated with mortality, prognosis or cause of death in PDRD. Findings were reviewed by an International Working Group on PD and Palliative Care supported by the Parkinson's Foundation. Of 1183 research articles, 42 studies met our inclusion criteria. We found four main domains of factors associated with mortality in PDRD: (1) demographic and clinical markers (age, sex, body mass index and comorbid illnesses), (2) motor dysfunction and global disability, (3) falls and infections and (4) non-motor symptoms. We provide suggestions for consideration of timing of hospice/end-of-life palliative care referrals. Several clinical features of advancing disease may be useful in triggering end-of-life palliative/hospice referral. Prognostic studies focused on identifying when people with PDRD are nearing their final months of life are limited. There is further need for research in this area as well as policies that support need-based palliative care for the duration of PDRD.
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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 | 0,006 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».