The Pathobiology of Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome: The Case for Neuroglial Failure
Notice bibliographique
Résumé
Although myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS) has a specific and distinctive profile of clinical features, the disease remains an enigma because causal explanation of the pathobiological matrix is lacking. Several potential disease mechanisms have been identified, including immune abnormalities, inflammatory activation, mitochondrial alterations, endothelial and muscular disturbances, cardiovascular anomalies, and dysfunction of the peripheral and central nervous systems. Yet, it remains unclear whether and how these pathways may be related and orchestrated. Here we explore the hypothesis that a common denominator of the pathobiological processes in ME/CFS may be central nervous system dysfunction due to impaired or pathologically reactive neuroglia (astrocytes, microglia and oligodendrocytes). We will test this hypothesis by reviewing, in reference to the current literature, the two most salient and widely accepted features of ME/CFS, and by investigating how these might be linked to dysfunctional neuroglia. From this review we conclude that the multifaceted pathobiology of ME/CFS may be attributable in a unifying manner to neuroglial dysfunction. Because the two key features - post exertional malaise and decreased cerebral blood flow - are also recognized in a subset of patients with post-acute sequelae COVID, we suggest that our findings may also be pertinent to this entity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».