Addressing knowledge gaps in Parkinson’s disease: a report on the Movement Disorder Society’s Centre-to-Centre initiative to improve Parkinson’s disease services in Lao People’s Democratic Republic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lao People's Democratic Republic (Lao PDR) has only nine neurologists for seven million people; none have formal training in Parkinson's disease (PD). Medical specialists require sufficient PD knowledge to provide high-quality care. METHODS: This study outlines a Centre-to-Centre programme for developing PD expertise in underserved regions through a tailored two-year educational enterprise between an established movement disorder mentor centre at Chulalongkorn University in Thailand and mentee centres in Lao PDR. Background knowledge of 80 Laotian physicians was assessed using a validated PD knowledge questionnaire containing 26 questions divided into 3 sections (diagnosis, therapeutic options, disease course) before and immediately after one-day kick-start training. Responses were compared across physicians' demographic groups. RESULTS: Of 80 respondents, 50 (62.5%) were board-certified physicians, of which 27 (54%) specialised in internal medicine. Apparent knowledge gaps were shown by a 51.2% correct response rate for total score, 52.8% for diagnosis, 50.6% for therapeutic options, and 48.2% for disease course. No significant differences in total score or any domain sub-scores between neurologists and other specialties were found. Many did not know which non-motor symptoms could occur as prodromal symptoms or late in course of PD. Incorrect responses mainly reflected a lack of knowledge of the impact of medication on disease. Total and domain sub-scores significantly improved after the course (p < 0.05, each). The size of difference of the means was significant for the total score (d = 0.82), therapeutic option (d = 0.56), and disease course (d = 0.68) sub-scores. CONCLUSIONS: Significant improvement of PD knowledge amongst Laotian physicians is demonstrated after a training course, focusing on practical management of PD. Our findings highlight the importance of continued medical education, especially PD-specific training.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».