Education Programs for Patients With Parkinson’s Disease Receiving Deep Brain Stimulation: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parkinson's disease (PD), the second most prevalent neurodegenerative disorder, presents a significant challenge in terms of both motor and non-motor symptom management. Deep brain stimulation (DBS) emerges as an advanced therapeutic option, showing efficacy in alleviating PD symptoms. However, the literature on educational programs tailored for patients with PD undergoing DBS remains scattered and underexplored. OBJECTIVE: This study sought to map the existing evidence on educational programs designed for patients with PD receiving DBS, highlighting the scope and nature of such interventions. METHODS: Following Joanna Briggs Institute guidelines and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses 2020 extension, a scoping review was conducted. Relevant documents were identified through PubMed, Scopus, CINAHL, EMBASE, Web of Science, and Google Scholar systematic searches up to November 2024. The review examined content, delivery of educational programs, and outcomes, as well as program characteristics, materials used, and involved health care providers. A narrative synthesis was performed to integrate the findings without specific statistical tests due to the scoping nature of the review. RESULTS: Seven studies were included. Educational interventions demonstrated a positive impact on social adaptation, physical performance, and patient satisfaction. Notably, innovative tools such as the DBS-Edmonton app were identified as beneficial in enhancing patient autonomy and decision-making. CONCLUSIONS: The review underscores the critical role of multidisciplinary, tailored educational interventions in supporting patients with PD undergoing DBS. Despite the promising benefits observed, the field requires further standardization and research to optimize educational strategies and to improve patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».