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Enregistrement W2180615828 · doi:10.1515/reveh-2015-0026

Review of Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome: an evidence-based approach to diagnosis and management by clinicians

2015· review· en· W2180615828 sur OpenAlexaffabout
Alison C. Bested, Lynn M. Marshall

Notice bibliographique

RevueReviews on Environmental Health · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic fatigue syndromeEncephalomyelitisMedicineIntensive care medicinePhysical therapyPsychiatryMultiple sclerosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review was written from the viewpoint of the treating clinician to educate health care professionals and the public about Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome (ME/CFS). It includes: the clinical definition of ME/CFS with emphasis on how to diagnose ME/CFS; the etiology, pathophysiology, management approach, long-term prognosis and economic cost of ME/CFS. After reading this review, you will be better able to diagnose and treat your patients with ME/CFS using the tools and information provided. Myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS) is a complex, chronic medical condition characterized by symptom clusters that include: pathological fatigue and malaise that is worse after exertion, cognitive dysfunction, immune dysfunction, unrefreshing sleep, pain, autonomic dysfunction, neuroendocrine and immune symptoms. ME/CFS is common, often severely disabling and costly. The Institute of Medicine (IOM) reviewed the ME/CFS literature and estimates that between 836,000 and 2.5 million Americans have ME/CFS at a cost of between 17 and 24 billion dollars annually in the US. The IOM suggested a new name for ME/CFS and called it Systemic Exertion Intolerance Disease (SEID). SEID's diagnostic criteria are less specific and do not exclude psychiatric disorders in the criteria. The 2010 Canadian Community Health Survey discovered that 29% of patients with ME/CFS had unmet health care needs and 20% had food insecurity--lack of access to sufficient healthy foods. ME/CFS can be severely disabling and cause patients to be bedridden. Yet most patients (80%) struggle to get a diagnosis because doctors have not been taught how to diagnose or treat ME/CFS in medical schools or in their post-graduate educational training. Consequently, the patients with ME/CFS suffer. They are not diagnosed with ME/CFS and are not treated accordingly. Instead of compassionate care from their doctors, they are often ridiculed by the very people from whom they seek help. The precise etiology of ME/CFS remains unknown, but recent advances and research discoveries are beginning to shed light on the enigma of this disease including the following contributors: infectious, genetic, immune, cognitive including sleep, metabolic and biochemical abnormalities. Management of patients with ME/CFS is supportive symptomatic treatment with a patient centered care approach that begins with the symptoms that are most troublesome for the patient. Pacing of activities with strategic rest periods is, in our opinion, the most important coping strategy patients can learn to better manage their illness and stop their post-exertional fatigue and malaise. Pacing allows patients to regain the ability to plan activities and begin to make slow incremental improvements in functionality.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,193
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations228
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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