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Enregistrement W3174319635 · doi:10.1192/bjo.2021.112

Benefits observed in an inpatient MDT programme for FND are not associated with medication use or previous therapies

2021· article· en· W3174319635 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas M. Elliott, Michael S. Elmalem

Notice bibliographique

RevueBJPsych Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurologyNeurosurgeryPsychiatryMoodRehabilitationConversion disorderPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims The National Hospital for Neurology and Neurosurgery provides various services for patients with Functional Neurological Disorder (FND), including a four-week inpatient rehabilitation programme run by an integrated Multi-Disciplinary Team (MDT) of Occupational Therapists (OT), Physiotherapists (PT), Psychologists and Psychiatrists. We had observed that patients with FND often have medical and psychiatric comorbidities including affective, dissociative, somatic symptom and pain disorders; pharmacological treatments are commonly used. We hypothesised that a high burden of medication, particularly of those which produce dependence, might limit one's ability to entrain therapeutic strategies and therefore benefit from treatment. We additionally hypothesised that patients who had previously tried individual physical or psychological therapies might gain less than those who were treatment-naïve. Method In this service evaluation project, we reviewed records from 97 consecutive elective inpatient admissions, comprising the entire intake for 2019 and 2020. Data were extracted from the inpatient discharge summary and therapies discharge report of each patient. We recorded which therapies for FND patients had previously tried (OT; PT; Speech and Language Therapy; Psychology; Pain Service) and the classes of medications they were taking on admission (opiates; benzodiazepines; antidepressants; mood stabilisers; antipsychotics; gabapentinoids). We compared the differentials in outcome measures recorded on the first and last day, including the Canadian Occupational Performance Measure (n = 79) and EQ-5D-5L (n = 79). Statistical tests of effect size and significance were done using SPSS-25. Group comparisons of EQ-5D-5L were made with Paired t-tests; all other comparisons were done with Wilcoxon signed-rank tests due to non-normal data. Result The most common medications used were antidepressants (72%), gabapentinoids (39%), opiates (36%) and benzodiazepines (25%). 69% of patients had tried PT, 57% psychology and 52% OT, while only 13% were treatment naïve. Whole-cohort analysis revealed highly significant improvements (p < 0.001) in occupational performance, satisfaction, ratings of general health, subjective difficulty in performing tasks and in pain and fatigue levels. We found no significant differences in outcome measures that correlated with past therapies or medication use. Conclusion Our analysis shows that the great majority of our patients gained meaningful benefits from their admission, both on clinician-rated metrics of occupational performance and patient-rated measures of subjective improvement. That there was no significant relationship with therapies or medications suggests, promisingly, that patients taking various medications and with suboptimal responses to previous therapy can still benefit from our MDT programme. Limitations include correlational design, limited generalisability to the general population, missing data for certain outcome measures and the absence of follow-up data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,560
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,020 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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