ME/CFS: Causes, Clinical Features and Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
“ME/CFS: Causes, Clinical Features and Diagnosis” addresses the early stages of ME/CFS and underlying predisposing factors. It considers the plight of the individual patient, and also the impact of the illness on society as a whole, which is considerable, in terms of both costs and social disruption. Patients and their families and carers frequently experience discrimination and difficulties accessing care. This volume will be of particular interest to those undertaking scientific research and those providing clinical care for ME/CFS patients, as well as to social policy analysts, policy makers and governments, and specialists in social research and medical education. There is a major focus on shortcomings in terms of medical education, resulting in considerable gaps in knowledge and understanding of the condition among many doctors. International comparisons indicate that these problems are encountered in many countries. This is particularly topical at a time when Long Covid-19 has moved post-viral syndromes to the forefront of the political agenda, and confronted society with new challenges in this area on a hitherto unprecedented scale. The volume addresses the many points of similarity between Long Covid-19 and ME/CFS. Mitigation of the illness is also addressed, through espousal of a more patient-centred approach to care, and through consideration of the scope for prevention. Sixty-nine authors from seventeen European countries, and from Canada and the USA have contributed to this volume, which is a truly international collaboration.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».