Do We Need Core Sets of Fibromyalgia Domains? The Assessment of Fibromyalgia (and Other Rheumatic Disorders) in Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An OMERACT consensus process recommended domains for investigation in fibromyalgia (FM) clinical trials. We used patient data to investigate variable importance in the determination of patient global and health-related quality of life (HRQOL) in FM and non-FM patients to determine whether variables were valued differently in FM compared with non-FM states. METHODS: We used ACR 2010 diagnostic FM criteria modified for epidemiological and clinical research to identify patients with rheumatoid arthritis (RA; N = 5884) with and without FM, and also characterized previously diagnosed patients with FM (N = 808) as to current criteria status. We measured variable importance by multivariable regression, decomposing regression variance by averaging over model orderings. We examined the distributions of key variables in the various disorders, and the distributions as a function of a FM severity index (fibromyalgianess). RESULTS: Out of 9 measures, pain, Health Assessment Questionnaire disability index, and fatigue explained more than 50% of explainable variance (50.49%-56.59%). Explained variance was similar across all disorders and diagnostic groups. In addition, the SF-36 physical component summary score varied across disorders as a function of fibromyalgianess. CONCLUSION: The main determinants of global severity and HRQOL in FM are pain, function, and fatigue. But these variables are also the main determinants in RA and other rheumatic diseases. The content and impact of FM, whether measured by discrete variables or a fibromyalgianess scale, seems to be independent of diagnosis. These data argue for a common set of variables rather than disease-specific variables. Clinical use is supported and enhanced by simple measures.
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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 | 0,102 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».