Description of a New Rapid-Access Clinic for Parkinson’s Disease Patients: the Navigator Model (P7.287)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE Improve accessibility and quality of care for Parkinson’s disease (PD) outpatients. BACKGROUND In Canada, the time to access a movement disorders clinic (MDC) can be up to one year for PD patients. The navigation model is a new paradigm of care based on pivot nurses acting as point of entry and main contact persons for the patient. This model, developed for oncology patients, has shown better accessibility, survival and satisfaction. To our knowledge, no such program exists for PD patients. DESIGN/METHODS A navigator based MDC has been created at the MUHC and consists of two PD-trained nurses, 5 MD neurologists, a secretary, physiotherapist, occupational and speech therapists. The nurses call and triage all referred patients within a few weeks, and at first visit, initiate information collection with a bio-psycho-social perspective prior to being seen by the neurologist. Between visits, the patients can call the pivot nurses for any inquiry. Sixty new patients with suspected PD from January 2013 to September 2014 were randomly chosen and included in this review. RESULTS Patients waited 9.6 ± 0.9 weeks between referral and triage, and 17.5 ± 9.9 weeks between referral and first visit. 40.0 [percnt] were referred to physiotherapy, 41.7[percnt] to occupational therapy and 25.0[percnt] to speech therapy. 30.0[percnt] of the patients used 2.2 ± 1.6 phone calls (or emails) for follow-ups with the nurses. The main issues reported were non-motor symptoms (28.8[percnt] of all calls) followed by PD medication side effects (22.0[percnt] of all calls). A satisfaction survey to evaluate the novel model is in process. CONCLUSIONS This review describes for the first time a navigation program for PD patients. This model helps improve accessibility to a MDC for PD-suspected patients and offers a proactive approach to provide early intervention for PD daily issues and better access to the interdisciplinary team.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».