Non-invasive brain stimulation to enhance sleep quality and architecture in Parkinson's disease: A systematic review and Bayesian network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with Parkinson's disease (PD) suffer from sleep disorders and maladaptive alterations in sleep architecture. These disorders, which increase in frequency and severity as the disease progresses, are multifactorial and clinically relevant. Sleep problems drastically reduce quality of life in these patients and are associated with faster cognitive and motor decline. Standard treatments for managing sleep disorders, which mainly include cognitive behavioral therapy and pharmacotherapy, have provided inconsistent results. Non-invasive brain stimulation (NIBS) has been proposed as another potential strategy for improving sleep quality in PD. We conducted a systematic review and Bayesian network meta-analysis (NMA) following the grading of recommendations, assessment, development, and evaluation (GRADE), to determine whether NIBS improves sleep quality and architecture in PD. Evidence from twenty-four studies, including 792 individuals with PD in the early-to-severe disease stages, was summarized. Our NMA indicated that low-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation over the dorsolateral prefrontal cortex (rTMS; 0.54, 95 %CrI: 0.13,0.93; moderate certainty) may ameliorate subjective sleep quality compared to a control condition. Our review further suggested that rTMS may enhance objective sleep quality and sleep architecture. Our findings, which should be interpreted cautiously due to a high risk of bias, are examined in the context of sleep disorders in PD.
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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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».