Patient-Reported Impact of Symptoms in Fibromyalgia (PRISM-FM)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the frequency and relative importance of symptoms experienced by adults with fibromyalgia (FM) and determine factors associated with a higher disease burden. METHODS: We conducted semistructured interviews with 15 participants with FM, collecting 1479 quotes regarding the symptomatic burden of FM. We then performed an international cross-sectional study involving 1085 participants with FM to determine the prevalence and relative importance (scale 0-4) of 149 symptoms representing 14 symptomatic themes. We performed subgroup analysis to determine how age, sex, disease duration, medication use, employment status, change in employment status, missing work due to FM, and ability level are related to symptomatic theme prevalence. RESULTS: The symptomatic themes with the highest prevalence in FM were pain (99.8%), muscle tenderness (99.8%), and fatigue (99.3%). The symptomatic themes that had the greatest effect on patients' lives were related to fatigue (2.88), pain (2.85), muscle tenderness (2.79), and impaired sleep and daytime sleepiness (2.70). Symptomatic theme prevalence was most strongly associated with the modified Rankin Scale level of disability, disability status, and change in employment status (on disability vs not on disability). CONCLUSION: Participants with FM identify a variety of symptoms that significantly affect their daily lives. Many of these symptoms, such as fatigue, sleep disturbance, and activity limitation, are life-altering and not related to traditional diagnostic criteria. Symptom prevalence in this population varies across subgroups based on demographic categories and disability status.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».