The Use of Polysymptomatic Distress Categories in the Evaluation of Fibromyalgia (FM) and FM Severity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The polysymptomatic distress (PSD) scale is derived from variables used in the 2010 American College of Rheumatology (ACR) fibromyalgia (FM) criteria modified for survey and clinical research. The scale is useful in measuring the effect of PSD over the full range of pain-related clinical symptoms, not just in those who are FM criteria-positive. However, no PSD scale categories have been defined to distinguish severity of illness in FM or in those who do not satisfy the FM criteria. We analyzed the scale and multiple covariates to develop clinical categories and to further validate the scale. METHODS: FM was diagnosed according to the research criteria modification of the 2010 ACR FM criteria. We investigated categories in a large database of patients with pain (2732 with rheumatoid arthritis) and developed categories by using germane clinic variables that had been previously studied for severity groupings. By definition, FM cannot be diagnosed unless PSD is at least 12. RESULTS: Based on population categories, regression analysis, and inspections of curvilinear relationships, we established PSD severity categories of none (0-3), mild (4-7), moderate (8-11), severe (12-19), and very severe (20-31). Categories were statistically distinct, and a generally linear relationship between PSD categories and covariate severity was noted. CONCLUSION: PSD categories are clinically relevant and demonstrate FM type symptoms over the full range of clinical illness. Although FM criteria can be clinically useful, there is no clear-cut symptom distinction between FM (+) and FM (-), and PSD categories can aid in more effectively classifying patients.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».