Multiple Sclerosis Fatigue is Associated with Reduced Psychomotor Vigilance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fatigue is common and disabling in multiple sclerosis, yet its physiologic substrates remain poorly defined. The aim of this study was to determine the relationship between fatigue and an objective measure of alertness in MS patients. METHODS: This study enrolled 49 consecutive MS clinic patients at two academic hospitals in Toronto. Alertness was assessed with the psychomotor vigilance test (PVT), a ten-minute reaction-time test that measures attention and is sensitive to sleep loss. Patients with visual impairment or arm weakness were excluded. Validated tools were used to assess fatigue, disability, mood, and pain. RESULTS: The average age was 43; 65% were women. Median EDSS was 2.0 (range 0-7.5). Fifty-five percent reported a high impact of fatigue on their lives. Psychomotor vigilance test performance was worse than in an age- and sex-matched population, with a mean reaction time of 315 msecs and 3.98 lapses >500 msec (p<0.001). In a multiple regression analysis, fatigue was the most significantly correlated factor with mean PVT reaction time (p<0.05), and disability was also significantly correlated (p<0.01). Mood and pain did not correlate with the PVT. Eighteen (37%) reported often experiencing restlessness in their legs at night. CONCLUSION: Subjective fatigue and disability were associated with poor performance on alertness testing in MS patients. This research highlights a potential role for psychomotor vigilance testing in providing a standardized assessment tool for an important aspect of MS-related fatigue.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».