Fatigue in multiple sclerosis: association with disease-related, behavioural and psychosocial factors
Notice bibliographique
Résumé
We determined biopsychosocial correlates of general, physical, and mental fatigue in MS patients, by evaluating the additional contribution of potentially modifiable factors after accounting for non-modifiable disease-related factors. Fifty-three ambulatory MS patients, along with 28 normal controls were recruited for a cross-sectional study. Subjects completed the Multidimensional Fatigue Inventory (MFI) and Fatigue Severity Scale. Potential correlates evaluated were: disease-related factors (disease duration and type, immunomodulating treatment, muscle strength, pain, forced vital capacity (FVC), respiratory muscle strength, body mass index, disability, fibromyalgia), behavioural factors (physical activity, sleep quality) and psychosocial factors (depression, stress, self-efficacy). Multivariate models were calculated for MFI General, Physical, and Mental Fatigue. Age-adjusted multivariate models with non-modifiable factors included the following predictors (P < or = 0.10) of 1) MFI General and Mental Fatigue: none; and 2) MFI Physical Fatigue: FVC and disability. The following potentially modifiable predictors (P < or = 0.10) made an additional contribution to the models 1) MFI General Fatigue: sleep quality, self-efficacy, pain; 2) MFI Physical Fatigue: self-efficacy, physical activity; and 3) MFI Mental Fatigue: stress, self-efficacy. Fatigue in MS is multidimensional. Correlates of general and physical fatigue are disease-related, behavioural and psychosocial factors. Correlates of mental fatigue are psychosocial factors. Potentially modifiable factors account for a considerable portion of fatigue.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».