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Enregistrement W2286243886

Fatigue in Progressive Neurological Conditions: A Literature Review

2013· review· en· W2286243886 sur OpenAlexaff
Setareh Ghahari, Shahriar Parvaneh, Tanya Packer

Notice bibliographique

RevueIranian Rehabilitation Journal · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialQuality of life (healthcare)Multiple sclerosisRehabilitationPsychological interventionDiseasePhysical therapyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatryPoliomyelitisMedicineClinical psychologyPediatricsPsychotherapist
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews the current literature examining the pervasive symptom of fatigue experienced in three of the most common degenerative neurological conditions: multiple sclerosis (MS), Parkinson’s disease (PD) and post-polio syndrome (PPS). The existing literature can be considered under four headings; definition and prevalence, type, cause, impact of fatigue. Fatigue is a common symptom in degenerative conditions and has physical, cognitive and psychosocial manifestations. Although the causes of fatigue seem to differ between conditions, its pattern, with few exceptions, is very similar regardless of diagnosis. The literature consistently shows that the impact of fatigue on the person’s physical and mental performance considerably increasing the risk of unemployment and reduced quality of life. Fatigue is one of the most disabling symptoms in degenerative neurological conditions. With few pharmacological solutions, non-pharmacological solutions for fatigue management should be considered when determining rehabilitation interventions for this group of people.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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