Eficacia del Pimavanserin para el control de psicosis en pacientes con Enfermedad de Parkinson: una revisión sistemática y meta-análisis
Bibliographic record
Abstract
Introducción: Pimavanserin se destaca como el único tratamiento avalado para abordar síntomas psicóticos en pacientes con Enfermedad de Parkinson, por tal razón, el objetivo de esta revisión sistemática y metaanálisis es determinar la eficacia del uso del Pimavanserin para facilitar el control de los síntomas psicóticos en pacientes con enfermedad de Parkinson. Métodos: Se realizó una revisión sistemática y metanálisis siguiendo la declaración PRISMA 2020. Se incluyeron los estudios que evaluaron la eficacia del tratamiento con Pimavanserin en el control de psicosis en pacientes con enfermedad de Parkinson hasta mayo del 2022. Se encontraron 235 estudios después de la búsqueda, utilizando palabras claves como Parkinson Disease y Pimavanserin. Después de la revisión, fueron seleccionados 3 estudios. Se utilizó la metodología de varianza inversa y el modelo de efectos aleatorios. Para la evaluación del riesgo de sesgo se aplicó la herramienta de evaluación de riesgos (RoB) de Cochrane de 2019 y utilizando GRADE se evaluó la calidad de la evidencia. Resultados: En pacientes con Parkinson, Pimavanserin reduce el modelo de efectos aleatorios y método de varianza inversa el valor del SAPS H+D comparado con placebo (MD -2.62; IC95% -4.25 a -0.99; p= 0.0016; I2=89%). Conclusiones: Pimavanserin se muestra efectivo para reducir alucinaciones y delirios en pacientes con enfermedad de Parkinson, siendo bien tolerado y superando al placebo. Se recomienda su uso inicial, aunque se requieren más investigaciones para fortalecer la evidencia.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".