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Enregistrement W6992789536

Meta-analysis of efficacy and safety of Donepezil in treating cognitive decline of Parkinson's disease

2021· article· en· W6992789536 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDonepezilSubgroup analysisCognitive declineAdverse effectDiseaseRandomized controlled trialCognition
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To systematically evaluate the efficacy and safety of Donepezil in treating the \ncognitive decline in patients with Parkinson's disease (PD). Methods: Nine literature databases \nin domestic and abroad were searched by computer, and the search deadline was November \n2, 2020. The randomized controlled trials (RCT) using donepezil to treat the cognitive decline \nin patients with PD were screened. The MMSE (Mini-Mental State Exam) scores, MoCA \n(Montreal Cognitive Assessment) scores and adverse events of the included RCTs were \nextracted. Meta-analysis was implemented with RevMan 5.3 software, and the subgroup \nanalyses were conducted to evaluate the effects of mean age and mean course of disease on \nthe MMSE scores. Results: 14 RCTs with 1263 patients were selected, including 646 cases in \nthe experimental group and 617 cases in the control group. There were 1209 effective patients \nwho completed MMSE score, including 612 in the experimental group and 597 in the control \ngroup. Meta-analysis results showed that MMSE scores in the experimental group were \nhigher than that in the control group after using donepezil intervention, and the difference was \nstatistically significant [SMD=0.55, 95% CI (0.24, 0.87), P=0.0006]. It was also found that \nthe MoCA scores of experimental group were higher than that of control group after using \ndonepezil intervention, and the difference was statistically significant [SMD=1.25,95% CI \n(0.79, 1.72),P<0.00001]. Subgroup analysis showed that donepezil improved MMSE scores in \ndifferent subgroups, and the difference between each group was statistically significant. There \nwas no heterogeneity in the subgroup of mean age lower than 65 years, and the heterogeneity \nexisted between the subgroup of mean course of disease lower than 3 years and the subgroup \nof mean course of disease larger than or equal to 3 years. For adverse events, the incidence of \nadverse events in the experimental group was 22.18%. There was no heterogeneity between \nthe included studies (I2=0%), and the difference was not statistically significant [RR=1.18, 95% \nCI (0.95, 1.47), P=0.14]. Conclusion: The results of meta-analysis showed that donepezil can \nimprove the cognitive decline in patients with Parkinson's disease significantly, and it has good \nsafety.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,053
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,269
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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