Management of Advanced Therapies in Parkinson's Disease Patients in Times of Humanitarian Crisis: The <scp>COVID</scp>‐19 Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the COVID-19 pandemic is affecting a relatively small proportion of the global population, its effects have already reached everyone. The pandemic has the potential to differentially disadvantage chronically ill patients, including those with Parkinson's disease (PD). The first health care reaction has been to limit access to clinics and neurology wards to preserve fragile patients with PD from being infected. In some regions, the shortage of medical staff has also forced movement disorders neurologists to provide care for patients with COVID-19. OBJECTIVE: To share the experience of various movement disorder neurologists operating in different world regions and provide a common approach to patients with PD, with a focus on those already on advanced therapies, which may serve as guidance in the current pandemic and for emergency situations that we may face in the future. CONCLUSION: Most of us were unprepared to deal with this condition given that in many health care systems, telemedicine has been only marginally available or only limited to email or telephone contacts. In addition, to ensure sufficient access to intensive care unit beds, most elective procedures (including deep brain stimulation or the initiation of infusion therapies) have been postponed. We all hope there will soon be a time when we will return to more regular hospital schedules. However, we should consider this crisis as an opportunity to change our approach and encourage our hospitals and health care systems to facilitate the remote management of chronic neurological patients, including those with advanced PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».