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.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».