Environmental barriers and housing accessibility problems for people with Parkinson’s disease: A three-year perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background Although housing accessibility is associated with important health outcomes in other populations, few studies have addressed this in a Parkinson’s disease population.Aim To determine the most severe environmental barriers in terms of housing accessibility problems and how these evolved over 3 years among people with Parkinson’s disease.Material and Methods 138 participants were included (men = 67%; mean age = 68 years). The most severe environmental barrier were identified by the Housing Enabler instrument and ranked in descending order. The paired t-test was used to analyse changes in accessibility problems over time.Results The top 10 barriers remained largely unchanged over 3 years, but with notable changes in order and magnitude. ‘No grab bar in hygiene area’ and ‘Stairs only route’ were top-ranked in generating accessibility problems at baseline but decreased significantly (p = 0.041; p = 0.002) at follow-up. ‘Difficulties to reach refuse bin’ was top-ranked at follow-up, with a significant increase (p < 0.001) of related accessibility problems.Conclusions and Significance The new knowledge about how accessibility problems evolve over time could be used by occupational therapists to recommend more effective housing adaptations taking the progressive nature of Parkinson’s disease into account. On societal level, the results could be used to address accessibility problems systematically.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».