Exploring the impact of treatments (pharmacological and nonpharmacological) on independence and wellbeing in people with Parkinson’s and their carers—a qualitative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The loss of mobility and independence is a significant marker in the progression of neurodegenerative conditions such as Parkinson's disease (PD). As existing reviews have focused on the objective impact of PD treatments on independence and wellbeing, the perspectives of people with PD regarding the qualitative impact of treatments remain unexplored. OBJECTIVES: To explore the qualitative impact of treatments (both pharmacological and nonpharmacological) on the independence and wellbeing of people with PD and their carers and to propose a conceptual framework of the same. METHODS: A critical interpretive synthesis of qualitative evidence was conducted. Six databases were searched for reports up to March 2023 that explored the impact of treatments (both drug and non-pharmacological) on independence and wellbeing in PD. Following the critical interpretive synthesis framework, data were extracted, quality was assessed using the NICE Quality Appraisal Tool; then, results were synthesised. RESULTS: Twenty-six published records were included. Experiences and perceived impact of treatments on independence and wellbeing were similar across all types of treatments and are described by five inter-related themes: (i) the treatment goal desire to maintain independence, (ii) treatment produces a social experience, (iii) strengthening emotional health, (iv) recognising physical capabilities and (v) emphasising the personal journey of treatment. We propose a conceptual framework that represents the treatment experience, informed by the interplay between themes. CONCLUSION: There is a complex, interrelated experience and effect of PD treatments common across all treatment types. The proposed conceptual framework provides patients, carers and clinicians with key considerations to personalise PD treatments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».