Recommendations for the Organization of Multidisciplinary Clinical Care Teams in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optimal management in expert centers for Parkinson's disease (PD) usually involves pharmacological and non-pharmacological interventions, delivered by a multidisciplinary approach. However, there is no guideline specifying how this model should be organized. Consequently, the nature of multidisciplinary care varies widely. OBJECTIVE: To optimize care delivery, we aimed to provide recommendations for the organization of multidisciplinary care in PD. METHODS: Twenty expert centers in the field of multidisciplinary PD care participated. Their leading neurologists completed a survey covering eight themes: elements for optimal multidisciplinary care; team members; role of patients and care partners; team coordination; team meetings; inpatient versus outpatient care; telehealth; and challenges towards multidisciplinary care. During a consensus meeting, outcomes were incorporated into concept recommendations that were reviewed by each center's multidisciplinary team. Three patient organizations rated the recommendations according to patient priorities. Based on this feedback, a final set of recommendations (essential elements for delivery of multidisciplinary care) and considerations (desirable elements) was developed. RESULTS: We developed 30 recommendations and 10 considerations. The patient organizations rated the following recommendations as most important: care is organized in a patient-centered way; every newly diagnosed patient has access to a core multidisciplinary team; and each team has a coordinator. A checklist was created to further facilitate its implementation. CONCLUSION: We provide a practical tool to improve multidisciplinary care for persons with PD at the organizational level. Future studies should focus on implementing these recommendations in clinical practice, evaluating their potential applicability and effectiveness, and comparing alternative models of PD 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».