Practices, Resources and Challenges in Parkinson's Disease Management in Asia: Movement Disorders in Asia Study Group Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of Parkinson's disease (PD) is increasing markedly in Asia, highlighting the urgent need to understand the current practices and challenges in delivering comprehensive PD care in this region. OBJECTIVES: We aimed to determine the resources and facilities for comprehensive management of PD in Asia focusing on regions (South East Asia, Middle East, Indian Subcontinent, East Asia, and Central Asia) and income levels (high-income countries-HIC, upper middle-income countries-UMIC, lower middle-income countries-LMIC). METHOD: A survey-based questionnaire was deployed to the MDS affiliate societies or key neurologists in 32 countries in Asia. RESULTS: Thirty countries/territories participated in the survey. HICs have better availability of and accessibility to most health care professionals. Central Asia has the lowest availability of and accessibility to health care professionals. PD nurses are least available (33.3%) and least easily accessible (6.7%). Levodopa and anticholinergics are the most available (100%), accessible (100%) and affordable (100%) antiparkinsonian medications. Device-aid therapies are more available and accessible in East Asian countries/territories, compared to other regions. Accessibility to allied health professionals is poor (43%). Genetic testing is available in 18 (60%) countries/territories, mostly in HIC (P = 0.031). Community engagement and public health awareness campaigns are available in 21 (70%) countries/territories. Brain bank is available in seven (24.1%) countries/territories, mostly in HIC. Telemedicine is utilized in 21 (70%) countries/territories. CONCLUSION: This is the first survey-based study to highlight regional and income-based disparities on infrastructures required for comprehensive PD care in Asia. Regional collaborations between HIC and MIC may address some of these disparities.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».