Assessment and Management of Cognitive and Psychosocial Difficulties for People with Multiple Sclerosis in Ireland: A National Survey of Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
Background . A recent survey of 109 healthcare professionals explored how UK healthcare professionals typically assess and treat multiple sclerosis (MS)‐related cognitive impairment. Little is currently known about what constitutes usual care for cognitive impairment and psychosocial care for people with MS in Ireland. Aim . The aim of the current research was to survey healthcare professionals (HCPs) who work with people with MS, to understand current assessment and management of cognition and psychosocial care in people with MS in the Republic of Ireland. Methods . A cross‐sectional survey design was used. Data were collected online through Microsoft forms and through postal responses. The original UK questionnaire was adapted, piloted, and distributed to Irish HCPs. Participants were qualified HCPs who work clinically with people with MS in the Republic of Ireland. Results . Ninety‐eight HCPs completed the survey. Only 34% of those surveyed reported routine screening of cognition for people with MS within their services; approximately, 36% HCPs reported that they did not provide information or services in relation to cognition to people with MS and 39% reported not referring elsewhere when cognitive difficulties were suspected. Out of the 98 HCPs, 47% reported assessing mood difficulties as part of their services, with 14% unsure. In total, 70% of participants reported onward referral took place if mood difficulties were identified. The Montreal Cognitive Assessment was the most commonly administrated cognitive assessment. Cognitive intervention choices were found to be guided by clinical judgement in 75.5% of cases. Discussion . Despite the high importance placed on cognitive and psychosocial care, there is very little consistency in treatment and assessment across services for people with MS in Ireland.
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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 | 0,014 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».