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Enregistrement W2595171593 · doi:10.24095/hpcdp.35.1.02f

Le syndrome de fatigue chronique et la fibromyalgie au Canada : prévalence et associations avec six indicateurs de l’état de santé

2015· article· fr· W2595171593 sur OpenAlexaffvenueabout
Corneliu Rusu, ME Gee, Claudia Lagacé, M Parlor

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Peu d’études ont traité, à l’aide de données populationnelles, des facteurs associés de façon indépendante au syndrome de fatigue chronique (SFC) et à la fibromyalgie (FM) ou des répercussions de ces affections sur l’état de santé. Méthodologie Nous avons utilisé les données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2010 (n = 59 101), représentative de la population à l’échelle nationale, pour décrire les cas autodéclarés de SFC et de FM diagnostiqués par un professionnel de la santé et pour déterminer les associations de ces affections avec six indicateurs de l’état de santé. Résultats En 2010, 1,4 % (intervalle de confiance [IC] à 95 % : 1,3 % à 1,6 %) des Canadiens de 12 ans ou plus vivant à domicile ont déclaré avoir reçu un diagnostic de SFC, 1,5 % (IC à 95 %: 1,4 % à 1,7 %) de FM, et 0,3 % (IC à 95 %: 0,3 % à 0,4 %) a déclaré être atteinte à la fois de SFC et de FM. Les cas de SFC comme ceux de FM étaient plus fréquents chez les femmes, les adultes de 40 ans ou plus, les personnes à faible revenu et les personnes présentant certains facteurs de risque de maladie chronique (obésité, sédentarité et tabagisme). Après ajustement en fonction des différences existant entre les groupes, les personnes ayant déclaré être atteintes du SFC ou de FM ou des deux avaient un moins bon état de santé que les personnes atteintes d’aucune de ces affections pour cinq indicateurs de l’état de santé, mais aucune différence n'a été trouvée entre ces groupes par rapport à l’indicateur de santé mentale. Le fait d’être atteint à la fois du SFC et de FM et de présenter de multiples affections comorbides était associé à un moins bon état de santé. Conclusion La présence concomitante du SFC, de la FM et d’autres affections chroniques était étroitement associée au fait d’avoir un moins bon état de santé, et les différences relatives à l’état de santé étaient dues en bonne partie à la présence concomitante de ces affections. La compréhension des facteurs qui contribuent à l’amélioration de la qualité de vie des personnes atteintes du SFC ou de FM, et en particulier des personnes qui présentent ces deux affections ainsi que diverses affections comorbides, serait un champ important à explorer dans le cadre de travaux de recherche ultérieurs.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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