Trajectories and Predictors of Activity Participation Among People with Parkinson Disease: A 3-Year Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate how participation changes over time among individuals with Parkinsondisease (PD) and identify factors influencing these changes, focusing on impairment level and social factors. Design: Secondary analysis of a 3-year prospective cohort study of social self-management of PD. Data were collected during 4 in-person assessments conducted at baseline and then annually thereafter. Multilevel modeling was used to analyze data from the 4 time points. Setting: Department of Occupational Therapy Research Laboratory and Department of Neurology Movement Disorder Clinic. Participants: A total of 86 individuals (N = 86) with idiopathic PD (Hoehn & Yahr stages I-IV; mean age ± SD, 65.0 ± 9.6y). Interventions: Not applicable. Main Outcome Measures: Participation was measured by the Activity Card Sort. Potential predictors contributing to changes in participation included motor impairment (Movement Disorder Society-Unified Parkinson Disease Rating Scale-III), depressive symptoms (Geriatric Depression Scale), cognitive function (Montreal Cognitive Assessment), social isolation (Nottingham Health Profile), and social support (Health Management Resources Survey). Results: < .01) was associated with greater participation in social activities. Conclusions: Depressive symptoms were a significant within-person driver of restricted participation in instrumental, high-demand leisure, and social activities, as well as in the global domain, whereas higher social support from organizations, family, and friends predicted greater participation, particularly in social and global activity participation. Early detection of depressive symptoms and strategies to enhance social support resources may help promote sustained activity participation in this population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».