Effects of the COVID-19 Pandemic on Parkinson’s Disease: a Single-Centered Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The public health measure restrictions across the world due to COVID-19 have inadvertently impacted the routines for people with Parkinson's disease (PD) and their care partners not only in terms of compromised neurological clinical care but also drastically changing the way of life to minimize the risk of becoming infected. This study explores initial PD patients' lived experiences to observe how quality of life and health care has been affected at the start of the COVID-19 pandemic and provide insight into the importance of patient engagement and virtual care. METHODS: Twenty-two virtual, in-depth semi-structured interviews with persons diagnosed with PD who usually attend a Movement Disorders specialty clinic in Calgary, Alberta, were completed between April 28 and May 13, 2020, and the care partners that wished to participate. Interviews were recorded and transcribed, after which transcripts were analyzed and coded into relevant themes using NVivo 12. RESULTS: Impacts from the public health measures and COVID-19 results into three main themes: (1) Impacts of COVID-19 on PD Clinical Care; (2) Activities of Daily Living; (3) Attitudes and Perceptions. Participants reported worsening in motor and nonmotor symptoms and had to accommodate to clinical care via virtual means which were associated with limitations and suggestions for improvement of remote care. CONCLUSION: This study provides a unique opportunity for researchers to better understand the lived experiences of PD patients in all aspects of their life suggesting that innovative means are needed for facilitating virtual health care medicine and increased social interaction.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».