Prioritizing progressive MS rehabilitation research: A call from the International Progressive MS Alliance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with multiple sclerosis (MS) experience myriad symptoms that negatively affect their quality of life. Despite significant progress in rehabilitation strategies for people living with relapsing-remitting MS (RRMS), the development of similar strategies for people with progressive MS has received little attention. OBJECTIVE: To highlight key symptoms of importance to people with progressive MS and stimulate the design and implementation of high-quality studies focused on symptom management and rehabilitation. METHODS: A group of international research experts, representatives from industry, and people affected by progressive MS was convened by the International Progressive MS Alliance to devise research priorities for addressing symptoms in progressive MS. RESULTS: Based on information from the MS community, we outline a rationale for highlighting four symptoms of particular interest: fatigue, mobility and upper extremity impairment, pain, and cognitive impairment. Factors such as depression, resilience, comorbidities, and psychosocial support are described, as they affect treatment efficacy. CONCLUSIONS: This coordinated call to action-to the research community to prioritize investigation of effective symptom management strategies, and to funders to support them-is an important step in addressing gaps in rehabilitation research for people affected by progressive MS.
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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 | 0,376 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,030 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,043 |
| Intégrité de la recherche | 0,050 | 0,078 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».