Telephone visit efficacy for Parkinson’s disease during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
"1. Introduction There has been growing interest in using telemedicine to expand accessibility of patients with Parkinson’s disease (PD) to clinical care. Efficacy of telemedicine visits continues to be evaluated [1], [2], [3]. During the COVID-19 pandemic, there was an abrupt transition from in-person to remote visits [4]; in our center, due to regulatory and practical barriers, this was conducted by telephone. This abrupt externally-induced and near-complete transition provided an opportunity to directly compare telephone and in-person visits, independent of factors related to patient choice of intervention. Therefore, we explored whether the absence of face-to-face interactions would alter the frequency of changes in medical therapy. We reviewed medical records of 100 PD patients followed at McGill Movement disorders clinic who had a telephone visit March-May 2020 (convenience sample) plus at least one prior in-person visit within 12 months. The project was approved by the local institutional review board; waiver of Informed Consent was granted due to the study’s retrospective nature. The primary outcome was the proportion of visits which ended in a change of therapy. We used the chi-square test and logistic regression for comparison of categorical variables. The population was 40% female, age = 72 ± 10.1 years (Table 1). The average time between the two consecutive visits was similar between telemedicine and in-person visits (5.97 ± 2.1 vs. 6.03 ± 2.3 months). Overall, we observed fewer medication changes during telephone visits; a change was made in 44% of telemedicine visits compared to 59% of the preceding in-person visit [OR 1.83, 95%CI: 1.05–3.21]. This reduction was particularly evident for starting a new medication (new motor medication = OR 3.27[95%CI: 1.02–10.52], new non-motor medication = OR 3.62[95%CI: 1.27–10.3]). Patients in telemedicine visits were less often referred for outside consultation (0% telemedicine vs. 5% in-person, p = 0.024). There was a modest nonsignificant reduction dose changes of existing treatments in telemedicine visits (motor [OR 1.28, 95%CI: 0.73–2.24], non-motor OR 1.83, 95%CI: 0.84–3.99])."@eng
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».