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Enregistrement W4280541581 · doi:10.3390/jpm12050804

Measuring Quality of Life in Parkinson’s Disease—A Call to Rethink Conceptualizations and Assessments

2022· article· en· W4280541581 sur OpenAlexfundno aff
Maria Stührenberg, Carolin S. Berghäuser, Marlena van Munster, Anna J. Pedrosa Carrasco, David J. Pedrosa

Notice bibliographique

RevueJournal of Personalized Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIMedical Research CouncilBundesministerium für Bildung und ForschungCanadian Institutes of Health ResearchEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease Research
Mots-clésParkinson's diseaseQuality of life (healthcare)DiseaseMedicineQuality (philosophy)PsychologyGerontologyPhysical medicine and rehabilitationPathologyNursingEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parkinson's disease (PD) is a chronic condition that considerably impacts the perception of quality of life (QoL) in both patients and their caregivers. Modern therapeutic approaches and social efforts strive at maintaining and promoting QoL. It has emerged as a fundamental parameter for clinical follow-up and poses one of the most important endpoints in scientific and economic evaluations of new care models. It is therefore of utmost importance to grasp concepts of QoL in a meaningful way. However, when taking a look at the origin of our modern understanding of QoL and existing methods for its measurement in PD patients, some aspects seem to lack sufficient appreciation. This article elaborates on how the perception of health and QoL have changed over time and discuss whether current understandings of both are reflected in the most commonly applied assessment methods for people with PD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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