Psychometric properties of the CDC Symptom Inventory for assessment of Chronic Fatigue Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Validated or standardized self-report questionnaires used in research studies and clinical evaluation of chronic fatigue syndrome (CFS) generally focus on the assessment of fatigue. There are relatively few published questionnaires that evaluate case defining and other accompanying symptoms in CFS. This paper introduces the self-report CDC CFS Symptom Inventory and analyzes its psychometric properties. METHODS: One hundred sixty-four subjects (with CFS, other fatiguing illnesses and non fatigued controls) identified from the general population of Wichita, Kansas were enrolled. Evaluation included a physical examination, a standardized psychiatric interview, three previously validated self-report questionnaires measuring fatigue and illness impact (Medical Outcomes Survey Short-Form-36 [MOS SF-36], Multidimensional Fatigue Inventory [MFI], Chalder Fatigue Scale), and the CDC CFS Symptom Inventory. Based on theoretical assumptions and statistical analyses, we developed several different Symptom Inventory scores and evaluated them on their ability to differentiate between participants with CFS and non-fatigued controls. RESULTS: The Symptom Inventory had good internal consistency and excellent convergent validity. A Total score (all symptoms), Case Definition score (CFS case defining symptoms) and Short Form score (6 symptoms with minimal correlation) differentiated CFS cases from controls. Furthermore, both the Case Definition and Short Form scores distinguished people with CFS from fatigued subjects who did not meet criteria for CFS. CONCLUSION: The Symptom Inventory appears to be a reliable and valid instrument to assess symptoms that accompany CFS. It is a positive addition to existing instruments measuring fatigue because it allows other dimensions of the illness to be assessed. Further research is needed to confirm and replicate the current findings in a normative population.
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 | 0,011 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».