Assessing Cognitive Fatigue in Multiple Sclerosis: A Multidimensional Approach
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive fatigue (CF) presents a considerable challenge for individuals with multiple sclerosis (MS) often negatively impacting quality of life. CF can be defined as a decrease in, or inability to sustain, optimal task performance throughout the duration of a continuous cognitive task. The following dissertation presents three original research reports which evaluate CF in MS in three distinct ways using a multidimensional approach. The objective of this dissertation was to comprehensively evaluate and quantify this frequently misunderstood symptom of the disease. The first report examines four theoretical models of CF in MS which evaluate the interrelatedness of disease severity, fatigue, depression, and sleep quality in order to determine their predictive roles with regard to CF. The second report assesses CF longitudinally by examining whether or not the ability to perform optimally on a continuous cognitive task changes as the disease progresses across a three-year time interval. The final report objectively quantifies CF in MS by evaluating changes in global and regional cerebral blood flow during a task of sustained attention using arterial spin labeling perfusion fMRI. Results of all three reports are further discussed in terms of clinical and research implications. CF is a symptom of MS not readily apparent to outside observers but presents a very real burden for people with the disease that negatively impacts their ability to lead active and productive lives. These individuals may be discriminated against because CF has thus far been a largely unverifiable subjective experience. The totality of these three studies allows for a multidimensional quantification of CF. By providing objective support to the self-reports of individuals with MS, not only can they achieve much needed validation, but this can also lead to interventions that may provide further direct benefit to their health-related quality of life.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».