Diagnoses during follow-up of patients presenting with fatigue in primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the distribution of diagnoses that account for fatigue in patients in primary care. We evaluated the diagnoses established within 1 year after presentation with fatigue in primary care that were possibly associated with the fatigue. METHODS: We conducted a prospective observational cohort study with 1-year follow-up. We included adult patients who presented with a new episode of fatigue between June 2004 and January 2006. We extracted data on diagnoses during the follow-up period from the patients' medical records as well as data on pre-existing chronic diseases. RESULTS: Of the 571 patients for whom diagnostic data were available, 268 (46.9%) had received one or more diagnoses that could be associated with fatigue. The diagnoses were diverse and mostly included symptom diagnoses, with main categories being musculoskeletal (19.4%) and psychological problems (16.5%). Clear somatic pathology was diagnosed in 47 (8.2%) of the patients. Most diagnoses were not made during the consultation when fatigue was presented. INTERPRETATION: Only a minority of patients were diagnosed with serious pathology. Half of the patients did not receive any diagnosis that could explain their fatigue. Nevertheless, because of the wide range of conditions and symptoms that may explain or co-occur with the fatigue, fatigue is a complex problem that deserves attention not only as a symptom of underlying specific disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».