Prevalence and Determinants of Periodic Limb Movement: A Systematic Review of Current Evidences
Notice bibliographique
Résumé
Background: Periodic Limb Movements during Sleep (PLMS) is a prevalent polysomnographic finding with evolving clinical significance, extending beyond its association with Restless Legs Syndrome. Aim: This systematic review aimed to synthesize contemporary evidence on the epidemiology, determinants, and clinical impact of PLMS. Methods: Following PRISMA guidelines, we searched five databases for studies published between January 2020 and December 2024. Ten studies encompassing diverse populations (e.g., general community, obstructive sleep apnea, stroke, multiple sclerosis) were included and assessed for quality using the Newcastle- Ottawa Scale. Results: The findings reveal PLMS is highly prevalent, with rates ranging from 9-16% in general adult populations, increasing to 15-20% in patients with obstructive sleep apnea, and exceeding 30% in specific clinical groups such as those with stroke or multiple sclerosis. Key demographic determinants consistently identified include older age and male sex, with novel evidence pointing to ethnic disparities. Significant clinical determinants encompass the use of antidepressants, sleep-disordered breathing severity, iron deficiency, and dyslipidemia. Crucially, PLMS is independently associated with adverse health outcomes, including impaired sleep architecture, poorer functional recovery after stroke, accelerated decline in executive function among older adults, and markers of increased cardiovascular risk (e.g., subclinical atherosclerosis, established cardiovascular disease). Treatment with CPAP for comorbid sleep apnea did not ameliorate PLMS, suggesting independent pathological pathways. Conclusion: This review establishes PLMS as a common disorder with multifactorial determinants and significant multisystem morbidity, necessitating its active identification in clinical practice and positioning it as a potential modifiable target for improving sleep, cognitive, and cardiovascular outcomes.
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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 | 0,150 | 0,718 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».