Fatigue in patients with rheumatic and musculoskeletal diseases: a scoping review on definitions, measurement instruments, determinants, consequences and interventions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To scope published reviews addressing fatigue in rheumatoid arthritis (RA), spondyloarthritis, osteoarthritis and fibromyalgia in areas relevant for clinical practice: (1) definition, (2) measurement instruments and diagnosis, (3) determinants, (4) consequences and (5) effectiveness of interventions. METHODS: A systematic literature search of reviews was performed in five bibliographical databases. A hierarchical data extraction was applied based on review type (Cochrane reviews (CRs), followed by non-Cochrane systematic reviews (SRs) and narrative reviews (NRs)) and year of publication. Extracted data were summarised in elaborated narrative syntheses. Results were discussed with a patient panel. RESULTS: One hundred and thirty-four reviews were included (19 CRs, 44 SRs, 71 NRs). No agreed on definition was reported for general fatigue, nor for types of fatigue. Twenty-five measurement instruments were found, all self-reported. Five instruments proposed a threshold for excessive fatigue. Pain, physical function and depressive symptoms were the most frequently studied disease-related determinants of fatigue; female sex and stress the most frequent contextual determinants. Work performance, followed by impact on pain, physical activity and social roles were the most frequently studied consequences. Whenever quantified, associations between fatigue with determinants and consequences were on average small. For non-pharmacological interventions, if effect sizes were reported, these were negligible to small and for pharmacological interventions negligible to moderate. Patients recommended actions for research and practice. CONCLUSION: Syntheses of reviews point to the complexity of fatigue. The extensive amount of evidence could be used to offer tailored management plans to patients in clinical practice and inform future research agendas.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».