Evaluating case diagnostic criteria for myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS): toward an empirical case definition
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS) is an illness characterized by a variety of symptoms including post-exertional malaise, unrefreshing sleep, and cognitive impairment. A variety of case definitions (e.g., the Canadian Consensus Criteria (CCC), the Myalgic Encephalomyelitis International Consensus Criteria (ME-ICC), and the Institute of Medicine (IOM) criteria) have been used to diagnose patients. However, these case definitions are consensus-based rather than empirical. MATERIALS AND METHODS: = 2308) of ME/CFS symptom data. We performed primary and secondary exploratory factor analyses on the DePaul Symptom Questionnaire's 54-item symptom inventory. These results were compared to the CCC, the ME-ICC, and the IOM criteria. RESULTS: We identified seven symptom domains, including post-exertional malaise, cognitive dysfunction, and sleep dysfunction. Contrary to many existing case criteria, our analyses did not identify pain as an independent factor. CONCLUSIONS: Although our results implicate a factor solution that best supports the CCC, revisions to the criteria are recommended.Implications for rehabilitationME/CFS is a chronic illness with no consensus regarding case diagnostic criteria, which creates difficulty for patients seeking assistance and disability benefits.The current study compared three commonly used case definitions for ME/CFS by factor analyzing symptomological data from an international sample of patients.Our results suggest three primary and four secondary symptom domains which differed from all three case definitions.These findings could help reduce barriers to care for those disabled with ME/CFS by guiding the development of an empirically-based case definition.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».