The use of McGill illness narrative interview (MINI) in fibromyalgia patients. An experience from Spain
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The McGill Illnes Narrative (MINI) is a semiestructured, qualitative interview schedule, which is useful to explore individuals’ illnes narratives in sociocultural context. It has been used in first- time postmyocardial infarction patients and also in patients with hyperemesis gravidarum, but it has not yet been used in fibromyalgia. Patients and methods A study was conducted using McGill Illness Narratives (MINI) with 20 patients who were recruited from a referral Rheumatology Service during 2009 and 2010, and met criteria of the American Association of Rheumatology for fibromyalgia syndrome (FMS) trying to explore: Narrative of illness experience Salient prototypes related to current health problem Explanatory models Help seeking and service utilization Impact of illness The interviews were carried out and audiorecorded and the narratives were analyzed according to their structure and content. Results The physical cause was the most common causal attribution. Most of them had been treated for different specialists, and reported problems in seeking diagnosis and help from professionals. Some patients were diagnosed by rheumatologists with celiac disease, lactose intolerance and undifferentiated spondylitis, termed “False Fibromyalgia”. Like previous research, negative emotional states were correlated with worsening pain. Many changes were related in their way of life. Conclusions Qualitative studies are essential to complement quantitative research methods and are imprescindible to understand FMS. The exploration of the explanatory models may stimulate exchange between disciplines and may give access to a popular cultural construct related to somatic conditions not yet documented in the literature.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».