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Enregistrement W4395683512 · doi:10.3389/fnagi.2024.1363115

Non-pharmacological therapies for treating non-motor symptoms in patients with Parkinson’s disease: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4395683512 sur OpenAlexaboutno aff
Yu Zhang, Shuang Liu, Ke Xu, Yiwei Shen, Zhengnan Liu, Yan Bai, Shun Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCochrane LibraryHamdMeta-analysisMedicineParkinson's diseasePsychological interventionDiseaseMontreal Cognitive AssessmentPhysical therapyAnxietyMEDLINEPsychiatryInternal medicineDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The non-motor symptoms of Parkinson’s disease (PD) are an important part of PD. In recent years, more and more non-drug interventions have been applied to alleviate the non-motor symptoms of PD, but the relevant evidence is limited. This systematic review and meta-analysis was designed to evaluate the efficacy of non-drug interventions in patients with non-motor symptoms in patients with PD. Methods Seven databases, including Pubmed, Embease, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang database (WANFANG), VIP database (VIP), and China Biomedical Literature Service System (CBM) were searched from the establishment of the database to December 2023. Non-drug interventions such as acupuncture, cognitive behavioral therapy (CBT), exercise, repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), and non-motor symptoms of Parkinson’s disease were selected as search words, and two independent evaluators evaluated the included literature’s bias risk and data extraction. The therapeutic efficacy was evaluated by the Parkinson’s Disease Sleep Scale (PDSS), Hamilton Depression Scale (HAMD), Beck Depression Inventory (BDI), Hamilton Anxiety Scale (HAMA), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Minimum Mental State Examination (MMSE), and Parkinson’s Disease Questionnaire-39 (PDQ-39). RevMan 5.4.1 (Reviewer Manager Software 5.4.1). Cochrane Collaboration, Oxford, United Kingdom analyzed the data and estimated the average effect and the 95% confidence interval (CI). A heterogeneity test is used to assess differences in the efficacy of different non-drug treatments. Results We selected 36 from 4,027 articles to participate in this meta-analysis, involving 2,158 participants. Our combined results show that: PDSS: [mean difference (MD) = −19.35, 95% CI (−30.4 to −8.28), p < 0.0006]; HAMD: [MD = −2.98, 95% CI (−4.29 to −1.67), p < 0.00001]; BDI: [MD = −2.69, 95% CI (−4.24 to 4.80), p = 0.006]; HAMA: [MD = -2.00, 95% CI (−2.83 to −1.17), p < 0.00001]; MMSE: [MD = 1.20, 95% CI (0.71 to 1.68), p < 0.00001]; CoMA: [MD = 2.10, 95% CI (−0.97 to 3.23), p = 0.0003]; PDQ-39: [MD = −4.03, 95% CI (−5.96 to −1.57), p < 0.00001]. Conclusion The four non-drug measures used in our review showed significant improvements in sleep, depression, anxiety, cognition, constipation, and quality of life compared with the control group, and no serious adverse events were reported in the included research evidence, and we found that there were some differences among the subgroups of different intervention methods, but due to the less literature included in the subgroup, and the comparison was more indirect. So, we should interpret these results carefully. Systematic review registration www.crd.york.ac.uk/PROSPERO , identifier CRD42023486897.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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