The Global Crisis of Parkinson’s Disease: Epidemiology and Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson’s disease is the second most prevalent neurodegenerative disorder, encompassing sufferers from all races worldwide. With countries around the world transitioning further along their demographics, many developing poor and middle-income countries are falling behind with the required healthcare, education and resources needed to meet the needs of Parkinson’s disease patients. We reviewed how demographic transition trends are affecting worldwide Parkinson’s disease incidence and prevalence, evaluated the effects of poverty on Parkinson’s disease management, reviewed current global initiatives to support Parkinson’s disease patients, and proposed factors for the prevention of Parkinson’s disease crises in the near future. Parkinson’s disease prevalence is increasing due to old age and higher life expectancy. North Americans have higher Parkinson’s disease prevalence than Asian and African populations. Parkinson’s disease is most prevalent amongst Caucasians in North American and European populations and amongst blacks in African populations. Important Parkinson’s disease risk factors include insecticide and heavy metal exposure, welding, antipsychotic medications, and LRRK2 gene mutations. The association of Parkinson’s disease and poverty showcases lack of knowledge of Parkinson’s disease diagnosis, predominance of care for more pervasive illnesses, limited healthcare facilities, inadequate or no access to care from specialists, and increases in Parkinson’s disease-related illnesses. Cost of care can lock up a significant portion of annual income since health insurance may not cover all expenses. These alarming situations may lead to a global Parkinson’s crisis. Thus, efforts need to be made to increase the number of training programs for educating caregivers, patients and Parkinson’s disease professionals to raise awareness and provide better healthcare and drug and treatment facilities.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».