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Enregistrement W3023241482 · doi:10.1136/rmdopen-2019-001084

Management of Fatigue in Rheumatoid Arthritis

2020· review· en· W3023241482 sur OpenAlexaff
Janet Pope

Notice bibliographique

RevueRMD Open · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisPhysical therapyMoodQuality of life (healthcare)Psychological interventionFibromyalgiaVisual analogue scaleArthritisDiseasePhysical medicine and rehabilitationClinical psychologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fatigue in rheumatoid arthritis is highly prevalent. It is correlated only weakly with disease activity but more so with pain, mood, personality features, poor sleep, obesity and comorbidities. Fatigue can be measured by many standardised questionnaires and more easily with a Visual Analogue Scale or numeric rating scale. Most patients with RA have some fatigue, and at least one in six have severe fatigue. Chronic pain and depressed mood are also common in RA patients with significant fatigue. It affects function and quality of life and is worse on average in women. Evidence-based treatment for fatigue includes treatment of underlying disease activity (with on average modest improvement of fatigue), exercise programmes and supervised self-management programmes with cognitive-behavioural therapy, mindfulness and reinforcement (such as reminders). The specific programmes for exercise and behavioural interventions are not standardised. Some medications cause fatigue such as methotrexate. More research is needed to understand fatigue and how to treat this common complex symptom in RA that can be the worst symptom for some patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations133
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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