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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».