Patient Perspectives on Upper‐Limb Daily Function in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dexterity impairments are common among people with Parkinson's disease (PWP), yet little is understood about the effect of upper-limb (UL) dysfunction on daily activity performance. OBJECTIVES: The aims were to (1) map the dexterity activities most affected and meaningful to PWP; (2) explore the associations between perceived dexterity function and disease severity, cognitive and motor UL impairments, dexterity ability, self-reported activities of daily living (ADL) function, and quality of life (QOL); (3) investigate variables explaining perceived dexterity function; and (4) examine the differences in perceived dexterity function based on dominance affectedness. METHODS: A total of 43 PWP (mean age = 70.00 years, standard deviation [SD] = 6.75) were assessed for perceived dexterity function (36-item Dexterity Questionnaire [DextQ-36]), dexterity ability (Coin Rotation Task), disease severity (modified Hoen and Yahr Scale), self-reported ADL function and motor UL impairments (Movement Disorder Society-Unified Parkinson's Disease Rating Scale), cognition (Montreal Cognitive Assessment), and QOL (Parkinson's Disease Questionnaire-39). RESULTS: The leading dexterity activities participants reported as difficult and meaningful included using a touchscreen, pulling on socks, and dialing a phone. Perceived dexterity significantly correlated with self-reported ADL function (r = 0.716), QOL (r = 0.691), disease severity (r = 0.470), and dominant-hand dexterity (r = 0.432). Dexterity ability and disease severity explained 30% of perceived dexterity variance. No differences in perceived dexterity function based on dominance affectedness were found. CONCLUSIONS: PWP encounter challenges in complex dexterity tasks that impact their independence. Before interventions focused on UL function are initiated, assessments of PWP should include inquiries about the meaningfulness of challenging dexterity activities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».