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Enregistrement W2463647692 · doi:10.3233/jhd-160192

Health Care Delivery Practices in Huntington’s Disease Specialty Clinics: An International Survey

2016· article· en· W2463647692 sur OpenAlexaff
Jan C. Frich, D. O. Rae, Richard Roxburgh, Z Miedzybrodzka, Mary Edmondson, Erika Bjorklund Pope, LaVonne Goodman, Mônica Santoro Haddad, Joe Giuliano, Eugene C. Nelson, Mark Guttman, Martha Nance

Notice bibliographique

RevueJournal of Huntington s Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesCHDI Foundation
Mots-clésHuntington's diseaseSpecialtyFamily medicineHealth care deliveryMedicineDiseaseHealthcare deliveryHealth carePolitical scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about the organization of clinical services for Huntington's disease (HD). OBJECTIVE: To describe how health care services are organized and delivered in HD-clinics taking part in or eligible for the Enroll-HD study. METHODS: In 2014, a 69-item survey was administered to sites taking part in or eligible for the Enroll-HD study. RESULTS: Of 231 sites surveyed, 121 (52.2%) sites in Europe, North America, Latin America, and Oceania responded. Most sites in the sample serve large populations, with 61.1% serving more than 1.5 million people, and a further 33% serving >500,000. Almost all (86.0%) centers see patients from outside their region. The majority of centers (59.7%) follow 50-199 patients, 21.9% care for more than 200. Most centers provide care in all stages of HD, and nearly all review pre-symptomatic cases. Multidisciplinary case reviews are offered in 54.5% of sites, with outreach clinics offered by 48.1%. Videoconferencing and telemedicine are used by 23.6%. Separate consultations for caregivers are offered in more than half of the centers. Most centers (70.4%) report following published guidelines or local care pathways for HD. CONCLUSIONS: Most centers serve a large population and use a multidisciplinary approach. The survey gives insight into factors underpinning HD service delivery globally. There is a need for more in-depth studies of clinical practice to understand how services are organized and how such features may be associated with quality of care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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