Risk of fall with device-based advanced treatments in Parkinson’s disease: a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deep brain stimulation (DBS) and infusion therapies are effective treatments for the motor complications of Parkinson's disease (PD), but less established is their role in fall prevention. This systematic review and network meta-analysis (NMA) aimed to evaluate the risk of falls associated with advanced therapies in PD. METHODS: Following PRISMA-NMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses for Network Meta-analyses) guidelines, we searched PubMed, Medline, Embase and CINAHL up to 20 March 2024. Eligibility criteria based on PICOS (Population Intervention Control Outcome Study design) framework were used for DBS of the subthalamic nucleus (STN) or globus pallidus pars interna (GPi), or infusion therapies, compared with best medical treatment (BMT) or sham stimulation. Pairwise meta-analysis was conducted using RevMan V.5.4, and NMA using the netmeta package in R software. RESULTS: Fourteen studies were included. A higher number of falls were observed in the DBS group compared with BMT, although the difference was not significant. Sensitivity analysis excluding a heterogeneity-contributing study showed a significantly higher fall risk in the DBS group (Risk Ratio (RR)=2.74, 95% CI 1.60, 4.67, p=0.0002). Subgroup analyses indicated that levodopa-carbidopa intestinal gel tended towards increased fall risk, while continuous subcutaneous infusion of (fos)levodopa (CSCI) significantly decreased risk with high certainty of evidence. NMA showed CSCI as the most effective in reducing falls, while STN DBS was associated with the highest risk. CONCLUSIONS: DBS, especially targeting the STN, may increase fall risk compared with other advanced non-DBS procedures. While LCIG might not alter fall risk, preliminary evidence suggests that CSCI positively affects fall prevention. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42023420637.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».