Sex Differences in Neuropsychiatric Symptoms in Alpha‐Synucleinopathies: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».