An Overview of Multiple Sclerosis Care in Rural and Urban Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Limited access to multiple sclerosis (MS)-focused care in rural areas can decrease the quality of life in individuals living with MS while influencing both physical and mental health. METHODS: The objectives of this research were to compare demographic and clinical outcomes in participants with MS who reside within urban, semi-urban and rural settings within Newfoundland and Labrador. All participants were assessed by an MS neurologist, and data collection included participants' clinical history, date of diagnosis, disease-modifying therapy (DMT) use, measures of disability, fatigue, pain, heat sensitivity, depression, anxiety and disease activity. RESULTS: Overall, no demographic differences were observed between rural and urban areas. Furthermore, the categorization of primary residence did not demonstrate any differences in physical disability or indicators of disease activity. A significantly higher percentage of participants were prescribed platform or high-efficacy DMTs in semi-urban areas; a higher percentage of participants in urban and rural areas were prescribed moderate-efficacy DMTs. Compared to depression, anxiety was more prevalent within the entire cohort. Comparable levels of anxiety were measured across all areas, yet individuals in rural settings experienced greater levels of depression. Individuals living with MS in either an urban or rural setting demonstrated clinical similarities, which were relatively equally managed by DMTs. CONCLUSION: Despite greater levels of depression in rural areas, the results of this study highlight that an overall comparable level and continuity of care is provided to individuals living with MS within rural and urban Newfoundland and Labrador.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».