Educational Needs and Considerations for a Visual Educational Tool to Discuss Parkinson's Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In our clinical experience, people with Parkinson's disease (PwP) and their caregivers have difficulty understanding the complexities of the disease, which has a multitude of symptoms and involved therapies. We undertook a needs assessment to understand the need for, and to guide the development of, an educational tool. METHODS: We invited PwP, caregivers and health care providers (HCP) from across Canada to participate in an online survey to determine the need and desired content for such a tool. RESULTS: Respondents included 450 PwP, 335 caregivers, and 96 HCP from across Canada. 86.5% of HCP reported that it was "very important" for patients to understand issues in PD and 84.4% would use a visual aid to explain these issues. Results showed that 81.9-95.7% of caregivers and PwP were not "very satisfied" with the explanations of all domains in PD. Non-motor symptoms and cognitive issues were highly ranked by all groups as difficult to understand or explain. Older PwP (those with PD for less than 5 years and those who reported that their HCP spent less than 15 minutes counselling in each clinic visit) were less likely to fully understand and be satisfied with the explanations of most issues in PD. INTERPRETATION: There is a need for better patient education when discussing PD issues in the clinical setting. Older PwP that have been recently diagnosed have the greatest educational needs. Potential users indicate that a visual aid would help and non-motor symptoms, particularly cognitive issues, need to be a focus of such a tool.
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.
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 | 0,015 |
| 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 découle