Chronic fatigue syndrome and fibromyalgia in Canada: prevalence and associations with six health status indicators
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Few studies have considered the factors independently associated with chronic fatigue syndrome (CFS) and/or fibromyalgia (FM) or considered the impact of these conditions on health status using population-based data. METHODS: We used data from the nationally representative 2010 Canadian Community Health Survey (n = 59 101) to describe self-reported health professional-diagnosed CFS and/or FM, and their associations with 6 health status indicators. RESULTS: In 2010, diagnosed CFS and FM are reported by 1.4% (95% confidence interval [CI]: 1.3%-1.6%) and 1.5% (1.4%-1.7%), respectively, of the Canadian household population aged 12 years and over, with comorbid CFS and FM affecting 0.3% (0.3%-0.4%) of that population. Prevalent CFS and/or FM were more common among women, adults aged 40 years and over, those with lowest income, and those with certain risk factors for chronic disease (i.e. obesity, physical inactivity and smoking). After controlling for differences between the groups, people with CFS and/or FM reported poorer health status than those with neither condition on 5 indicators of health status, but not on the measure of fair/poor mental health. Having both CFS and FM and having multiple comorbid conditions was associated with poorer health status. CONCLUSION: Co-occurrence of CFS and FM and having other chronic conditions were strongly related to poorer health status and accounted for much of the differences in health status. Understanding factors contributing to improved quality of life in people with CFS and/or FM, particularly in those with both conditions and other comorbidities, may be an important area for future research.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».