Health and Community-Based Services for Individuals with Neurological Conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current study involves a national survey of healthcare providers who offer services for individuals with a variety of neurological conditions. It aims to describe the provision of health and community-based services as well as the admission criteria, waitlist practices, and referral sources of these services. METHODS: An online survey was directed at administrators/managers from publicly funded hospital programs, long-term care homes, and community-based healthcare provider agencies that were believed to be providing information and/or services to patients with a variety of neurological conditions. RESULTS: Approximately 60% (n=254) of respondents reported providing services in either urban/suburban areas or rural/remote areas only, whereas the remaining 40% (n=172) provided services regardless of patient location. A small proportion of respondents reported providing services for individuals with dystonia (28%), Tourette syndrome (17%), and Rett syndrome (13%). There was also a paucity of diverse healthcare professionals across all institutions, but particularly mental healthcare professionals in hospitals. Lastly, the majority of respondents reported numerous exclusion criteria with regard to service provision, including prevalent comorbid conditions. CONCLUSIONS: If the few services provided for these neurological patient populations exclude common comorbidities, it is likely that there will be no other place for these individuals to seek care.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,014 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; 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 ».