How effective are treatment guidelines for augmented RLS?
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: The objective of this study was to assess the effectiveness of current treatment guidelines for restless legs syndrome (RLS) augmentation in patients on dopamine agonists (DAs) which recommend a cross-titration strategy to an alpha-2-delta ligand (A2D) and/or opioid. METHODS: Consecutive new consultations for RLS with both augmentation and active treatment with DAs at the time of initial assessment were included if followed >5 months. Clinical information from the semi-structured initial consultation, and subsequent visits until their most recent/final visit was extracted. Clinical Global Impression-Severity (CGI-S) and Clinical Global Impression-Improvement (CGI-I) scores were retrospectively determined by two independent evaluators. RESULTS: In the 63 patients with augmented RLS on DAs, followed for 5-59 months (mean = 28, SD = 14), the average age was 67.6 (SD = 9.8) and 63% were female. Mean duration of prior dopaminergic therapy was 11.6 years (SD = 6.7) and average pramipexole equivalent dose was 1.23 mg (SD = 1.22 mg). At baseline, RLS was "moderate-markedly" severe (CGI-S = 4.9). At the final/most recent visit, 78% (49/63) were classified as Responders (CGI-I ≤ 2, "Much" or "Very Much Improved") with an average CGI-S of 2.4 ("borderline-mildly ill"). Responders (59%) were more likely to have discontinued DAs than Non-Responders (40%), and mean opioid doses were higher in Responders (39 vs 20 MME). No differences in baseline DA dose, final A2D dose, or iron therapy were observed between groups. Responders did have significantly more severe RLS, more sleep maintenance insomnia, and greater subjective daytime sleepiness at baseline (p < 0.05). CONCLUSIONS: Guideline-based management is effective in most patients with augmented RLS on DAs.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».