Predicting treatment‐seeking for visual hallucinations among <scp>P</scp>arkinson's disease patients
Notice bibliographique
Résumé
AIM: While much research has been conducted towards understanding the basis of visual hallucinations in Parkinson's disease, little has focused on characterizing the content and patients' emotional experience. These factors are likely very influential on a patient's decision to seek treatment, a critical aspect of any symptom from the clinical perspective. METHODS: A retrospective chart analysis was performed on Parkinson's disease patients seen in a community-based Parkinson's Disease and Movement Disorder Clinic between 2005 and 2010. RESULTS: The study consisted of 334 patients with Parkinson's disease, among whom 10.5% had visual hallucinations. Hoehn and Yahr disease stage (P = 0.001), concurrent presence of dementia (P = 0.001),and sex (P = 0.031) were significant onset predictors. The most significant determinant of treatment-seeking was emotional reaction, namely whether hallucinations were bothersome (P = 0.008). However, the specific type of content during hallucinations was sometimes more influential and contradicted emotional response. CONCLUSION: Although treatment-seeking can be predicted by how individuals feel about hallucinations, a patient's decision may not be logically consistent. We suggest that clinicians offer treatment based on patients' recollections and opinions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».