The Relation of Physical Comorbidity and Multimorbidity to Fibromyalgia, Widespread Pain, and Fibromyalgia-related Variables
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relation of physical (non-psychological) comorbidity and multimorbidity to quantitative measures of fibromyalgia (FM) and musculoskeletal pain. METHODS: We studied 12,215 patients in a research databank with quantitative measures of FM-related variables (FMV) that included binary determinations of FM and widespread pain (WSP), and constituent variables of FM diagnosis that included the WSP index (WPI), the symptom severity score (SSS), and the polysymptomatic distress scale (PSD). We assessed self-reported comorbid conditions and covariates that included age, sex, body mass index, hypertension, smoking history, and total household income. We used nearest-neighbor matching and regression adjustment treatment effects models to measure the effect of comorbidities on FMV. RESULTS: We found a positive association between FMV and the probability of having each comorbid condition. Patients with ≥ 1 comorbidities had PSD, WPI, and SSS increases of 3.0 (95% CI 2.7-3.3), 1.8 (95% CI 1.6-2.0), and 1.2 (95% CI 1.1-1.3) units, respectively, and an increase in FM prevalence from 20.4% to 32.6%. As the number of comorbid conditions present increased from 1 to 4 or more, PSD, WPI, SSS, and FM percent increased stepwise. For patients with ≥ 4 conditions, the predicted prevalence of FM was 55.2%. CONCLUSION: FM and FMV are associated with an increase in the number of comorbidities, and the association can be measured quantitatively. However, the association of WSP and FM may be an effect of definitions of WSP and FM, because comorbidity increases are also present with subsyndromal levels of both conditions.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».