Eficacia del Pimavanserin para el control de psicosis en pacientes con Enfermedad de Parkinson: una revisión sistemática y meta-análisis
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: Pimavanserin se destaca como el único tratamiento avalado para abordar síntomas psicóticos en pacientes con Enfermedad de Parkinson, por tal razón, el objetivo de esta revisión sistemática y metaanálisis es determinar la eficacia del uso del Pimavanserin para facilitar el control de los síntomas psicóticos en pacientes con enfermedad de Parkinson. Métodos: Se realizó una revisión sistemática y metanálisis siguiendo la declaración PRISMA 2020. Se incluyeron los estudios que evaluaron la eficacia del tratamiento con Pimavanserin en el control de psicosis en pacientes con enfermedad de Parkinson hasta mayo del 2022. Se encontraron 235 estudios después de la búsqueda, utilizando palabras claves como Parkinson Disease y Pimavanserin. Después de la revisión, fueron seleccionados 3 estudios. Se utilizó la metodología de varianza inversa y el modelo de efectos aleatorios. Para la evaluación del riesgo de sesgo se aplicó la herramienta de evaluación de riesgos (RoB) de Cochrane de 2019 y utilizando GRADE se evaluó la calidad de la evidencia. Resultados: En pacientes con Parkinson, Pimavanserin reduce el modelo de efectos aleatorios y método de varianza inversa el valor del SAPS H+D comparado con placebo (MD -2.62; IC95% -4.25 a -0.99; p= 0.0016; I2=89%). Conclusiones: Pimavanserin se muestra efectivo para reducir alucinaciones y delirios en pacientes con enfermedad de Parkinson, siendo bien tolerado y superando al placebo. Se recomienda su uso inicial, aunque se requieren más investigaciones para fortalecer la evidencia.
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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 | 0,043 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».