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Enregistrement W4404553069 · doi:10.1002/mdc3.14277

Patient Perspectives on Upper‐Limb Daily Function in Parkinson's Disease

2024· article· en· W4404553069 sur OpenAlexaboutno aff
Noa Cohen, Rachel Kizony

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders Clinical Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParkinson's diseasePhysical medicine and rehabilitationDiseaseMedicinePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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