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Enregistrement W4365515630 · doi:10.3389/fpubh.2023.1091737

Impact of the COVID-19 pandemic on perceived access and quality of care in German people with parkinsonism

2023· article· en· W4365515630 sur OpenAlexafffund
Marlena van Munster, Marcel R. Printz, Eric Crighton, Tiago Mestre, David J. Pedrosa

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBundesministerium für Bildung und ForschungPhilipps-Universität MarburgAgence Nationale de la RechercheDeutsche ForschungsgemeinschaftInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease Research
Mots-clésPandemicHealth careContext (archaeology)ResidenceMedicineOddsFamily medicinePsychologyNursingDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Logistic regressionDemographyGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the heterogeneous clinical presentation, people with Parkinsonism (PwP) develop individual healthcare needs as their disease progresses. However, because of limited health resources during the COVID-19 pandemic, many patients were put at risk of inadequate care. All this occurred in the context of inequitable healthcare provision within societies, especially for such vulnerable populations. This study aimed to investigate factors influencing satisfaction and unmet need for healthcare among PwP during the COVID-19 pandemic in Germany. Analyses relied on an anonymous online survey with a 49-item questionnaire. We aimed at describing access to health services before and during the early stages of the pandemic. To this end, a generalized linear model was used to derive significant predictors and a stepwise regression to subsummarize the main factors of perceived inadequate care. In total, 551 questionnaires showed that satisfaction with Parkinsonism-related care decreased significantly during the pandemic (p < 0.001). In particular, factors such as lower educational level, lower perceived expertise of healthcare providers, less confidence in remote care, difficulties in obtaining healthcare, and restricted access to care before the pandemic but also lower densities of neurologists at residence and less ability to overcome barriers were indicative of higher odds to perceive unmet needs (p < 0.05). The results unveil obstacles contributing to reduced access to healthcare during the COVID-19 pandemic for PwP. These findings enable considerations for improved provision of healthcare services to PwP.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,323 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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