Potential impact and challenges associated with Parkinson’s disease patient care amidst the COVID-19 global pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 has made itself known to health care providers and families across the world in a matter of months. While primarily a respiratory disorder, it has also been shown to cause neurological symptoms, which can be a concern for Parkinson's disease (PD) patients. Although PD is not as common as other conditions such as cardiovascular diseases, it affects millions of patients around the world whose care has been affected by the global pandemic. OBJECTIVES: The aim of this review is to provide insight into the direct and indirect associations between COVID-19 and PD patient care. RESULTS: Potential direct effects of COVID-19 include possible neurodegeneration, concerns of symptom self-management with over-the-counter (OTC) products and ICU challenges that can arise in PD patients. In addition, a subset of PD patients may be at higher risk of severe COVID-19 infection. The indirect effects of the pandemic are associated with the social distancing measures and disruptions in health care systems and PD clinical trials, which may negatively affect PD patients' mental wellbeing and create barriers in controlling their PD symptoms. On a more positive note, telemedical care is quickly emerging as a primary communication tool for virtual patient care. However, further research should be conducted to examine the applicability of telemedicine across the entire PD population, such as those with more severe symptoms living in less developed areas. With all the uncertainty during this time, it is hopeful to hear many promising COVID-19 treatments being researched, one of them being a PD drug therapy, amantadine. CONCLUSION: Hopefully, we can consider this pandemic an opportunity to strengthen the PD community and learn more about the impact of the SARS-COV-2 virus. This review provides an overview of the interaction between COVID-19 and PD patients and future investigational retrospective studies are suggested to validate the observations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».