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Enregistrement W4388869295 · doi:10.1111/cns.14531

Comparison of the effectiveness, safety, and costs of anti‐Parkinson drugs: A multiple‐center retrospective study

2023· article· en· W4388869295 sur OpenAlexaff
Wenting Li, Hua Zhang, Yuan Zhang, Ke Wang, Jiaojiao Hui, Zhan‐Miao Yi

Notice bibliographique

RevueCNS Neuroscience & Therapeutics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBenserazidePramipexoleSelegilineLevodopaMedicineEntacaponeAdverse effectPharmacologyInternal medicineParkinson's diseaseAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This study aimed to systematically compare the effectiveness, safety, and costs of different anti-Parkinson drugs (APDs). METHODS: This is a multi-center study that retrospectively analyzed the data of 8420 outpatients with PD from 2014 to 2019 across 30 tertiary hospitals in China. The effectiveness was evaluated by changes in total dosages of APDs, normalized by levodopa equivalent dose (LED) and presented as ΔLEDs; levodopa equivalent dose cost (LEDc) represented the daily cost of APDs; and newly added diagnostics were represented as APDs-related adverse events. RESULTS: A total of 384 patients with eligible medical records for three consecutive years were enrolled. Patients treated with carbidopa/levodopa or levodopa/benserazide had significantly lower mean ΔLEDs than other groups (p < 0.01), followed by pramipexole and selegiline. The piribedil group had the highest ΔLEDs, with mean differences of 112.56-355.04 mg compared to other groups (p < 0.01). Meanwhile, LEDc in the levodopa/benserazide, carbidopa/levodopa, and piribedil groups were significantly lower than those in pramipexole or selegiline groups ($0.088-0.135/day for levodopa/benserazide; $0.070-0.126/day for carbidopa/levodopa; $0.112-0.138/day for piribedil; $0.290-0.332/day for pramipexole; $0.229-0.544/day for selegiline; p < 0.01). Patients with piribedil had more adverse events, with an incidence rate of 35.7%, followed by levodopa/benserazide (25.6%), selegiline (23.5%), carbidopa/levodopa (23.3%), and pramipexole (16.4%). Pramipexole showed a lower incidence rate of adverse events than piribedil, including neuropsychiatric symptoms (p = 0.006), headache/dizziness (p = 0.016), and gastrointestinal symptoms (p = 0.031). CONCLUSIONS: Carbidopa/levodopa or levodopa/benserazide might exhibit better clinical improvement with less medical cost, while piribedil presented less clinical improvement but a higher risk of headache/dizziness, gastrointestinal, and neuropsychiatric symptoms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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