Frailty in Parkinson’s disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Frailty and Parkinson’s disease (PD) are common conditions that increase with age. Independently, frailty and PD lead to increased morbidity and mortality for patients. Few studies report on frailty in patients with PD. We performed a systematic review and meta-analysis of the prevalence, associations and outcomes of frailty in persons with PD. We searched four electronic databases and grey literature from inception to May 19, 2020, for articles which reported the prevalence, associations and outcomes of frailty in persons with PD. One-thousand and sixty-three citations were identified, of which 127 articles were reviewed. Thirty studies were included. Twenty-eight studies were observational and the settings varied including 25 community and 5 inpatient studies. The most common frailty screening measures were the frailty phenotype and clinical frailty scale. The prevalence of frailty in PD using the FP was 0.38 (0.24–0.55) with I2 = 92.6% (p < 0.01). Frailty was associated with recurrent falls, cognitive impairment, dementia, orthostatic hypotension, fatigue, hallucinations, nursing home placement, dependency in activities of daily living and in-patient mortality. PD disease duration, motor impairment, non-tremor dominant PD (postural instability/gait difficulty dominant phenotype) and total daily levodopa dose were associated with frailty. Frailty is common in PD. There is no agreed upon tool for identifying frailty, however, the importance of its identification is apparent given the high prevalence and the association between frailty and adverse outcomes in persons with PD. Future studies are required to guide clinicians in how best to identify and manage frail patients with PD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».