Specific symptoms may discriminate between fibromyalgia patients with vs without objective test evidence of small-fiber polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multiple studies now confirm that ∼40% of patients with fibromyalgia syndrome meet diagnostic criteria for small-fiber polyneuropathy (SFPN) and have objective pathologic or physiologic evidence of SFPN, whereas 60% do not. Given possibilities that tens or hundreds of millions globally could have SFPN, developing screening tools becomes important. OBJECTIVES: This analysis explored whether specific symptoms might help distinguish these fibromyalgia endophenotypes. METHODS: With institutional review board approval, all adults tested for SFPN by distal-leg skin biopsy or autonomic function testing at Massachusetts General Hospital in 2014 to 2015 were queried about symptoms. Inclusion required a physician's fibromyalgia syndrome diagnosis plus meeting the American College of Rheumatology 2010 Fibromyalgia Criteria. The primary outcome was the validated Small-fiber Symptom Survey, which captures severity of all known SFPN-associated symptoms. The Composite Autonomic Symptom Score-31, Short-Form Health Survey-36, and Short-Form McGill Pain Questionnaires provided secondary outcomes. RESULTS: = 0.019). Receiver operating characteristic analyses revealed that each item had fair diagnostic utility in predicting SFPN, with areas under the curve of 0.729. No secondary questionnaires discriminated significantly. CONCLUSION: Among patients with fibromyalgia, most symptoms overlap between those with or without confirmed SFPN. Symptoms of dysautonomia and paresthesias may help predict underlying SFPN. The reason to screen for SFPN is because-unlike fibromyalgia-its medical causes can sometimes be identified and definitively treated or cured.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».