Poster 417 Tests of the Continuum Theory of Fibromyalgia Using Curve Fitting
Notice bibliographique
Résumé
Navraj Randhawa: I Have No Relevant Financial Relationships To Disclose To test the “continuum” theory of fibromyalgia syndrome (FS) using regression, curve estimation, and the computerized Statistical Package for the Social Sciences. Exploratory correlational study using curve fitting. Medical pain clinic. 22 male and 38 female pain patients consecutively referred for medical pain management. Not Applicable. FS New Clinical Diagnostic Criteria. FS Total Symptom Score increased with increases in the anatomical extent of pain following a significant positive linear relationship (P < .0001). With the linear model, pain anatomical spread explained 28 percent of variance in FS total symptom severity scores. Non-linear curve fitting explained 24% (Exponential Model), 24% (Compound Model) and 30% (Power Model) showing no departure from the linear model (no discontinuity). Quadratic and logarithmic models showed no consistent positive versus negative correlation. Examinations of individual clinical features showed no positive linear relationship between pain anatomical extent versus headache or cognitive symptoms, very small positive linear relationships for depression (7% of variance explained), and general fatigue (16% of variance explained), and a small positive linear relationship with waking up tired (22% of variance explained). Non-linear curve fitting did not improve explained variance. The regression curves appeared linear above and below FS diagnosis cut-off scores. These findings support the hypothesis that FS clinical features follow a continuum of severity with pain anatomical extent. Level III
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».