Fibromyalgia and myofascial pain syndrome: Two sides of the same coin? A scoping review to determine the lexicon of the current diagnostic criteria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Consistent terminology to describe the diagnostic criteria for fibromyalgia (FM) and myofascial pain syndrome (MPS) is required to address the reported inadequacies in diagnosis. The present review investigated intervention studies in FM and MPS populations to determine the lexicon of the current diagnostic criteria used to identify chronic musculoskeletal pain patients. METHODS: Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, we conducted a scoping review to review systematically the literature obtained from five scientific databases between 1997 and February 2017. Included studies consisted of intervention studies that involved symptomatic musculoskeletal pain patients, of any age or gender, presenting with FM or MPS. Included studies were evaluated for musculoskeletal condition and the diagnostic criteria used to identify patient conditions. Extraction of study criteria focused on whether diagnostic criteria were explicitly stated, the diagnostic criteria used, physical findings, symptomatic duration and the profession of the healthcare provider who confirmed diagnosis. RESULTS: We identified 493 interventions, of which 410 were related to FM and 83 to MPS. The lexicon of the diagnostic criteria used for MPS tended to be less consistent in comparison to FM criteria, with notable differences in all comparative categories. CONCLUSIONS: The current review identified inconsistencies associated with the lexicon of the diagnostic criteria used to diagnose FM and MPS, and showed that there is wide variability in the terminology currently being used. These findings may have important implications for future development of consistent criteria to diagnose FM and MPS patients accurately.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle