International, multidisciplinary Delphi consensus recommendations on non-pharmacological interventions for fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop evidence-based expert recommendations for non-pharmacological treatments for pain, fatigue, sleep problems, and depression in fibromyalgia. METHODS: An international, multidisciplinary Delphi exercise was conducted. Authors of EULAR and the Canadian Fibromyalgia Guidelines Group, members of the American Pain Society and clinicians with expertise in fibromyalgia were invited. Participants were asked to select non-pharmacological interventions that could be offered for specific fibromyalgia symptoms and to classify them as either core or adjunctive treatments. An evidence summary was provided to aid the decision making. Items receiving >70% votes were accepted, those receiving <30% votes were rejected and those obtaining 30-70% votes were recirculated for up to two additional rounds. RESULTS: Seventeen experts participated (Europe (n = 10), North America (n = 6), and Israel (n = 1)) in the Delphi exercise and completed all three rounds. Aerobic exercise, education, sleep hygiene and cognitive behavioural therapy were recommended as core treatments for all symptoms. Mind-body exercises were recommended as core interventions for pain, fatigue and sleep problems. Mindfulness was voted core treatment for depression, and adjunctive treatment for other symptoms. Other interventions, namely music, relaxation, hot bath, and local heat were voted as adjunctive treatments, varying between symptoms. CONCLUSIONS: This study provided evidence-based expert consensus recommendations on non-pharmacological treatments for fibromyalgia that may be used to individualise treatments in clinical practice targeting the diverse symptoms associated with fibromyalgia.
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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 | 0,332 | 0,332 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».