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Enregistrement W4327944927 · doi:10.1002/mdc3.13728

Transitional Care for Young People with Movement Disorders: <scp>Consensus‐Based</scp> Recommendations from the <scp>MDS</scp> Task Force on Pediatrics

2023· review· en· W4327944927 sur OpenAlexafffund
Tamara Pringsheim, Amit Batla, Ali Shalash, Jitendra Kumar Sahu, Carlos Cosentino, Darius Ebrahimi‐Fakhari, Jennifer Friedman, Jean‐Pierre Lin, Jonathan W. Mink, Alexander Münchau, Daniela Muñoz, Nardo Nardocci, Belén Pérez‐Dueñas, Zomer Sardar, Chahnez Triki, Hilla Ben‐Pazi, Laura Silveira‐Moriyama, Monica Troncoso‐Schifferli, Kyoko Hoshino, Russell C. Dale, Victor S.C. Fung, Manju A. Kurian, Emmanuel Roze

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders Clinical Practice · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesManton Center for Orphan Disease Research, Boston Children's HospitalAlberta Children's Hospital Research InstituteAstellas PharmaAgence Nationale de la RechercheDeutsche ForschungsgemeinschaftSpastic Paraplegia FoundationFondation DesmarestPublic Health AgencyInternational Parkinson and Movement Disorder SocietyAllerganNational Institutes of HealthTeva Pharmaceutical IndustriesIndian Council of Medical ResearchAmicus TherapeuticsUniversity of OxfordNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversity of CambridgeSeqirusMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchAmadysIpsenAction Medical ResearchPublic Health Agency of CanadaBoston Children's HospitalNational Institute for Health and Care ResearchBiogen
Mots-clésDelphi methodTransitional careMovement disordersTask (project management)MedicineHealth careWorking groupTask forcePsychologyFamily medicinePediatricsPolitical scienceDiseaseComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The International Parkinson and Movement Disorders Society (MDS) set up a working group on pediatric movement disorders (MDS Task Force on Pediatrics) to generate recommendations to guide the transition process from pediatrics to adult health care systems in patients with childhood-onset movement disorders. Methods: To develop recommendations for transitional care for childhood onset movement disorders, we used a formal consensus development process, using a multi-round, web-based Delphi survey. The Delphi survey was based on the results of the scoping review of the literature and the results of a survey of MDS members on transition practices. Through iterative discussions, we generated the recommendations included in the survey. The MDS Task Force on Pediatrics were the voting members for the Delphi survey. The task force members comprise 23 child and adult neurologists with expertise in the field of movement disorders and from all regions of the world. Results: Fifteen recommendations divided across four different areas were made pertaining to: (1) team composition and structure, (2) planning and readiness, (3) goals of care, and (4) administration and research. All recommendations achieved consensus with a median score of 7 or greater. Conclusion: Recommendations on providing transitional care for patients with childhood onset movement disorders are provided. Nevertheless several challenges remain in the implementation of these recommendations, related to health infrastructure and the distribution of health resources, and the availability of knowledgeable and interested practitioners. Research on the influence of transitional care programs on outcomes in childhood onset movement disorders is much needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,142
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,218
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1420,218
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0070,012
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,350 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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