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Enregistrement W4386045867 · doi:10.1017/cjn.2023.275

Canadian Healthcare Access in Parkinson’s Disease and COVID-19: A Cross-Sectional Survey

2023· article· en· W4386045867 sur OpenAlexafffundvenueabout
Monica D. McKeown, Eric Crighton, Tiago Mestre

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesParkinson CanadaAgence Nationale de la RechercheCanadian Institutes of Health ResearchEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease Research
Mots-clésPandemicHealth careCross-sectional studyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Descriptive statisticsFamily medicineTelehealthDiseaseTelemedicineNursingPsychologyPolitical scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is a common chronic neurodegenerative condition. As a result of the COVID-19 pandemic, healthcare provision faced challenges worldwide. We aimed to explore how the COVID-19 pandemic changed healthcare experiences for people living with Parkinson's disease (PwP) in Canada. METHODS: We conducted a national cross-sectional online survey about healthcare access for PwP in 2020. Participants (n = 298) were recruited through Parkinson Canada, the national patient association and its provincial partners, that advertised the study in a monthly newsletter. We used descriptive statistics and multivariate regression modelling to test associations of interest. A P < 0.05 was deemed statistically significant. RESULTS: During the COVID-19 pandemic, PwP reported greater difficulty obtaining PD-related healthcare services and lesser satisfaction with healthcare provision compared to pre-pandemic experiences. Dissatisfaction with care was associated with the presence of barriers to access services, a lack of confidence in accessing services remotely, pre-pandemic care dissatisfaction, and difficulty in obtaining care during the COVID-19 pandemic. Unmet care needs were associated with a lack of confidence in accessing services remotely, dissatisfaction with pre-pandemic care, difficulty obtaining pre-pandemic care, and communication challenges. CONCLUSION: Our results suggest that healthcare experiences for PwP significantly changed during the COVID-19 pandemic, with challenges in access to virtual care. Poorer pre-pandemic care experiences were amplified during the pandemic.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,143

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
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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