Factors Affecting Pain in Patients with Parkinson's Disease: a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background Pain is a common non-motor symptom in patients with Parkinson's disease (PD) , which has a serious impact on patients' quality of life. Current scholars have explored the factors influencing the occurrence of pain in patients with PD, but there is some variability in the findings. Objective To evaluate the influencing factors of pain in PD patients. Methods We searched the CNKI, Wanfang Data, VIP, SinoMed, Web of Science, PubMed, Medline, Embase and Cochrane Library databases for studies on factors influencing pain in patients with PD from database establishment to April 12, 2022. Two researchers independently conducted literature screening and relevant information extraction. We used the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) Scale and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) to evaluate the risk of bias in cross-sectional studies and case-control studies, respectively. We performed a descriptive analysis of all influencing factors of pain, and implemented a meta-analysis of these influencing factors using RevMan 5.3. Results Sixteen studies were finally included, with a total sample size of 2 855 cases, and 24 influencing factors of pain identified. There were two protective factors and 22 risk factors in descriptive analysis. The meta-analysis showed that, female〔OR=3.73, 95%CI (1.75, 7.96) , P=0.000 7〕, long duration of PD〔OR=1.35, 95%CI (1.15, 1.60) , P=0.000 3〕, depressed mood 〔OR=1.14, 95%CI (1.07, 1.22) , P<0.000 01〕, high UPDRS Ⅲ score〔OR=1.07, 95%CI (1.03, 1.11) , P=0.000 2〕, advanced Hoehn-Yahr stages〔OR=2.28, 95%CI (1.28, 4.04) , P=0.005〕, and high NMSS score〔OR=1.68, 95%CI (1.46, 1.93) , P<0.000 01〕 were risk factors for pain in PD patients. The GRADE analysis showed that the quality of evidence for the effects of gender and NMSS score on pain was moderate, and that for the effects of duration of PD, depressed mood and UPDRSⅢ score on pain was low, and that for the effect of Hoehn-Yahr stage on pain was very low. Conclusion Female, long duration of PD, depressed mood, motor impairment, advanced Hoehn-Yahr stages and other severe non-motor symptoms (sleep disturbance, fatigue) are risk factors for pain in PD patients, which need to be further validated by high-quality, large-sample studies in the future.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».