Surveying Global Availability of Parkinson’s Disease Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is a debilitating neurodegenerative disease with both motor and non-motor manifestations. Available treatment reduces symptoms and is critical for improving quality of life. Treatment options include drugs, device-aided therapies, and non-pharmacological therapies. Complementary and alternative therapies (CATs) are also used in some countries. OBJECTIVE: To examine the availability of PD treatment by country, and differences by national income as defined by the World Bank (high income countries (HICs), upper middle income countries (UMICs), lower middle income countries (LMICs) and low income countries (LICs)). METHODS: This study was conducted by surveying International Parkinson and Movement Disorders Society members about availability of PD treatment. LMICs and LICs (LMICs/LICs) were analysed together. RESULTS: There were 352 valid responses from 76 countries (41.5% from HICs, 30.4% from UMICs, and 28.1% from LMICs/LICs). Levodopa was widely available across all income groups (99%). Availability of other PD drugs decreased with national income. Availability of device-aided therapies decreased with national income (100% availability in HICs, 92.5% among UMICs, and 57.6% among LMICs/LICs). A similar trend was observed for CATs (37.0% availability in HICs, 31.8% in UMICs, and 19.2% in LMIC/LICs). Physiotherapy was the most available non-pharmacological therapy (> 90% respondents). Occupational therapy and SALT were less available in LMIC/LICs (49.5% and 55.6% respectively) compared to HICs (80.1% and 84.9% respectively). CONCLUSION: Our survey highlights significant discrepancies in availability of PD treatments between countries and income groups. This is concerning given the symptomatic benefit patients gain from treatment. Improving equitable access to PD treatment should be prioritised.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».