Fatigue in amyotrophic lateral sclerosis: Frequency and associated factors
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to quantify fatigue frequency and evolution in amyotrophic lateral sclerosis (ALS), and to correlate fatigue with factors such as age, sex, educational level, disease duration, functionality, quality of life, dyspnoea, depression and sleepiness. Sixty ALS patients (test group: TG) selected by El Escorial criteria and 60 normal individuals (control group: CG) matched according to sex and age, were followed every three months, during 9 months, by means of self-report scales: Fatigue Assessment Instrument (Fatigue Severity Scale plus three qualitative subscales); ALS Functional Rating Scale; McGill Quality of Life Questionnaire; dyspnoea analogical scale; Beck Depression Inventory and Epworth Sleepiness Scale. Fatigue was reported by 83% of TG (median: 3.6, interquartile range 1.5-5.4), compared with 20% of CG (median: 1, 1-1), and was significantly greater in the TG (p<0.001, Mann-Whitney test). Fatigue severity increased by the ninth month of the study (p=0.0008, Friedman, Müller-Dunn post test). There was no correlation between fatigue and other parameters, except for an inverse correlation with age at disease onset (p=0.0395, Spearman rank correlation). In conclusion, fatigue was frequent in ALS, greater in the youngest patients and worsened during follow-up. Possibly, ALS related fatigue is an independent factor, which deserves individualized approach and treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».