Chronic fatigue syndrome (CFS)/Myalgic Encephalomyelitis (ME) and Fibromyalgia (FM): the foundation of a relationship
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Chronic fatigue syndrome (CFS)/Myalgic Encephalomyelitis (ME) and fibromyalgia (FM) are both debilitating syndromes with complex polysymptomatology. Early research infers that a relationship may exist even though the diagnosis provided may influence the management trajectory. In the absence of a diagnostic test and treatment, this study aims to confirm the symptoms and their severity, which may infer a relationship and influence future research. METHOD: A quasi-experimental design was utilised, using Internet-based self-assessment questionnaires focusing on nine symptom areas: criteria, pain, sleep, fatigue, anxiety and depression, health-related quality of life, self-esteem and locus of control. The questionnaires used for data collection are as follows: the American Centre for Disease Control and Prevention Symptom Inventory for CFS/ME (American CDC Symptom Inventory); the American College of Rheumatology (ACR) Criteria for FM; Fibromyalgia Impact Questionnaire (FIQ); McGill Pain Questionnaire (MPQ); Multidimensional Fatigue Inventory (MFI); Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI); Health-Related Quality of Life SF-36 V2 (HRQoL SF-36 V2); Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS); Multidimensional Health Locus of Control (MHLOC) and the Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES). SETTING AND PARTICIPANTS: Participants were recruited from two distinct community groups, namely CFS/ME (n = 101) and FM (n = 107). Participants were male and female aged 17 (CFS/ME mean age 45.5 years; FM mean age 47.2 years). RESULTS: All participants in the CFS/ME and FM groups satisfied the requirements of their individual criteria. Results confirmed that both groups experienced the debilitating symptoms measured, with the exception of anxiety and depression, impacting on their quality of life. Results suggest a relationship between CFS/ME and FM, indicating the requirement for future research.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».