Barriers and Facilitators for Guidelines with Depression and Anxiety in Parkinson’s Disease or Dementia
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Notre principal objectif était de comprendre les barrières et les facilitateurs associés à l’application de guides de pratique clinique (GPC) de haute qualité pour la dépression et l’anxiété chez les patients atteint de démence ou de la maladie de Parkinson (MP). Des groupes de discussion et des entrevues ont été réalisés avec des participants atteints de démence ou de la MP, leurs soignants et les médecins impliqués dans les soins de ces patients à Calgary (Alberta). Le cadre conceptuel des domaines théoriques et le Behaviour Change Wheel ont été utilisés pour guider la collecte des données et l’analyse du cadre conceptuel. Au total, 33 médecins, 7 patients et leurs aidants ont participé à l’étude. Les barrières et les facilitateurs pour l’application des recommandations des GPC liées au diagnostic, à la gestion et à l’utilisation des lignes directrices ont été rapportés. L’insuffisance des données concernant les troubles anxieux et dépressifs dans la démence et la MP constituaient un thème dominant dans les résultats. Ce constat était particulièrement évident en matière de troubles anxieux. Les patients ont aussi mentionné des difficultés à communiquer leurs symptômes et à accéder aux services. Bien que des guides de pratiques soient disponibles, les médecins éprouvent quelques difficultés dans l’application de certaines recommandations, ces difficultés étant surtout dues au manque de données probantes disponibles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.020 | 0.096 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".