Interdisciplinary integration of nursing and psychiatry (INaP) improves dizziness‐related disability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: The traditional medical care model of "assess and refer" in a sequential fashion fails to recognize the complexities that arise due to overlapping physical and psychiatric comorbidities experienced by patients with chronic dizziness or imbalance, thus resulting in inadequate treatment outcomes. We aimed to evaluate the impact of a novel interdisciplinary approach to care that integrates nursing and psychiatry (INaP) on dizziness-related disability. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. METHODS: We compared the change in clinical assessment scores (i.e., Dizziness Handicap Inventory [DHI], Dizziness Catastrophizing Scale) at approximately 8 months follow-up between those who did (INaP+) and did not receive INaP (INaP-). Data from 229 patients with dizziness or imbalance referred to an interdisciplinary neurotology clinic in Toronto, Ontario, Canada were acquired from August 2012 to December 2016 and January 2011 to December 2013 for the INaP+ and INaP- groups, respectively. RESULTS: A mean group difference in the percentage change in DHI scores was found, with greater reductions in dizziness-related disability in the INaP+ group (n = 121) versus the INaP- group (n = 108). This remained significant after controlling for age, gender, baseline illness severity, and duration between baseline and follow-up visits. CONCLUSIONS: The novel interdisciplinary approach of incorporating INaP appears to be more effective than interdisciplinary care without INaP in reducing dizziness-related disability in patients with chronic dizziness or imbalance. Clinical settings should consider the addition of INaP to achieve better patient outcomes. Future studies are required to test the hypothesis that INaP is more efficient and cost-effective than the traditional model of care. LEVEL OF EVIDENCE: 3 Laryngoscope, 130:1800-1804, 2020.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».