MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403300989 · doi:10.1002/mdc3.14227

Sex Differences in Neuropsychiatric Symptoms in Alpha‐Synucleinopathies: A Systematic Review and Meta‐Analysis

2024· review· en· W4403300989 sur OpenAlexafffund
Jean‐François Carmel, Katerine Rousseau, Geneviève Létourneau, Doris Clerc, Philippe Huot, Marie‐France Forget, Quôc Dinh Nguyên, Richard Camicioli, Philippe Desmarais

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders Clinical Practice · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésSynucleinopathiesMeta-analysisPsychologyMedicineClinical psychologyPsychotherapistAlpha-synucleinNeuroscienceParkinson's diseaseDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alpha-synucleinopathies, such as Parkinson's disease (PD), Parkinson's disease dementia (PDD), and dementia with Lewy bodies (DLB), demonstrate sex differences with regard to prevalence, age of onset, and motor manifestations. Neuropsychiatric symptoms (NPS) are common early and late manifestations of these disorders. OBJECTIVES: We aimed to describe sex differences in NPS across alpha-synucleinopathies. METHODS: We searched Web of Science Core collection databases to identify observational studies published between January 1, 2000, and June 1, 2022, reporting the prevalence or severity of NPS among individuals with a diagnosis of PD, PDD, or DLB. Prevalence and severity were pooled for each NPS according to sex using random-effects models. RESULTS: Two-hundred-and-forty studies, representing 796,026 participants (45% females), were included in the meta-analysis. Female sex was associated with a higher prevalence of anxiety (OR = 1.60 [95% CI: 1.40, 1.82]), depression (OR = 1.56 [1.45, 1.67]), fatigue (OR = 1.21 [1.02, 1.43]), and psychotic symptoms (OR = 1.26 [1.14, 1.40]) and more severe anxiety (g = 1.35 [95% CI: 0.58, 2.13]), depression (g = 1.57 [1.05, 2.08]), and fatigue (g = 0.86 [0.41, 1.32]), while male sex was associated with a higher prevalence of apathy (OR = 0.77 [0.63, 0.93]), impulse control disorders (OR = 0.67 [0.55, 0.82]), REM sleep behavior disorder (OR = 0.54 [0.42, 0.70]), hypersomnolence (OR = 0.67 [0.56, 0.80]), and suicide (OR = 0.30 [0.20, 0.44]). CONCLUSIONS: NPS have different prevalences and severities in alpha-synucleinopathies according to sex. These findings support consideration of sex in the elaboration of clinical tools.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,040
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMovement Disorders Clinical PracticeMême sujetParkinson's Disease Mechanisms and TreatmentsTravaux en français237 207