From Hopelessness to Hope: Addressing Demoralization in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Demoralization is a pervasive yet under-recognized syndrome that manifests as profound hopelessness, helplessness, loss of motivation and purpose, and impaired coping capacity. Affecting over one-third of individuals in medical and neurological settings and 20-30% of the general population, demoralization is frequently misclassified as depression. However, its distinct phenomenology necessitates precise differentiation, particularly in Parkinson's disease (PD), where it can profoundly impact quality of life (QoL), social engagement, and treatment adherence, potentially contributing to a desire for hastened death. OBJECTIVE: To synthesize the limited empirical and conceptual literature on demoralization in idiopathic PD, delineating its prevalence, phenomenology, and clinical-psychosocial correlates, clarifying distinctions from depression and apathy, and deriving evidence-informed recommendations for screening and intervention. METHODS: A targeted search of MEDLINE, Embase, PsycINFO, and Web of Science (inception-22 May 2025), augmented by manual reference screening, identified eligible empirical and conceptual studies on demoralization in idiopathic PD, which were appraised against predefined criteria and thematically synthesized due to design heterogeneity. RESULTS: Seven papers were identified that fit the search criteria. CONCLUSION: This paper explores the clinical distinction between demoralization and depression in PWP and presents evidence-based intervention strategies. A compassionate, multidisciplinary, and personalized approach that incorporates the social and psychological aspects of PD may mitigate demoralization, supporting QoL and enhancing functional outcomes throughout disease progression.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».