Effects of the COVID-19 Pandemic on Individuals with Fibromyalgia – a Systematic Scoping Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The objectives of this review are to systematically search databases and identify studies that examined the effects of COVID-19 pandemic on symptomatology of adults who had fibromyalgia prior to the pandemic, in order to map the existing knowledge and identify knowledge gaps. Introduction The COVID-19 pandemic has affected people worldwide in multiple ways. Some suffered infection of varying severity and many experienced stressors associated with quarantine restrictions, lockdowns, and the consequences of social distancing. An initial literature search indicates that the pandemic had different and sometime contradicting effects on individuals with fibromyalgia; while some people experienced worsening of symptoms, others reported symptom relief because of the reduced pace and demands of daily life. Inclusion criteria Any studies that explored the experience of adults with fibromyalgia syndrome during the COVID-19 pandemic. We will review only studies with participants who were diagnosed with fibromyalgia prior to the pandemic. Methods Following a pilot search, we developed a full search strategy for Medline, Embase, CINAHL and PsycInfo. The reference list of all included sources of evidence will be screened for additional studies. Sources of unpublished studies to be searched: clinical trial.gov, OPENGREY.EU and MedRxiv. Studies in any language will be included. Abstracts will be screened for inclusion by two reviewers. Similarly, two independent reviewers will systematically extract the data from the included articles. Disagreements in any stage will be resolved through consensus. The results will be presented in tables and will be accompanied by a narrative analysis.
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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 | 0,087 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,009 |
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 ».