Effect of hyperbaric oxygen therapy for non-motor symptoms among patients with Parkinson's disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To systematically evaluate the efficacy of hyperbaric oxygen therapy for non-motor symptoms in patients with Parkinson's disease. Data sources A systematic search was performed across several databases, including the Chinese Science and Technology Periodical Database, Web of Science, SinoMed, PubMed, Cochrane Library, Embase and Wanfang databases up to 1 December 2024. Studies considered for inclusion comprised randomised controlled trials and pre–post control studies. Review methods The authors conducted the data extraction and literature screening procedures independently. The selected studies’ quality was evaluated using the Cochrane risk of bias technique. Review Manager 5.3 was used to conduct meta-analyses, while Stata 15.0 was utilised for sensitivity analysis and to assess publication bias. Results Sixteen studies with a total of 1324 individuals satisfied the inclusion criteria. The results of the meta-analysis showed that hyperbaric oxygen therapy significantly improved scores on the Hamilton Anxiety Scale and Hamilton Depression Scale compared with baseline (both p < 0.05). Additionally, improvements were observed in the Montreal Cognitive Assessment, Mini-Mental State Examination, Parkinson's Disease Sleep Scale, Pittsburgh Sleep Quality Index, Kubota's Drinking Water Test and Unified Parkinson's Disease Rating Scale III. Improvements in sleep efficiency and extension of total sleep time were also noted compared with controls (all p < 0.05). Conclusion The findings indicate that hyperbaric oxygen therapy effectively alleviates non-motor symptoms such as anxiety, depression, cognitive impairments, sleep disturbances, and swallowing dysfunction, as well as improving motor function in Parkinson's disease patients. Since the hyperbaric oxygen therapy protocol had significant differences between studies, further prospective randomised controlled trials with rigorous methodology are needed.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».