Can a consensus occur on a research case definition for ME/CFS?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Many controversies have emerged around developing a consensus on a research case definition for ME and ME/CFS. To determine if there might be a consensus among patients, healthcare workers, and researchers, a brief questionnaire was distributed to an international group of patients to assess key issues involving ME and ME/CFS case definitions.Method: Respondents were asked questions about core symptoms and other critical case definition issues.Results: Overall, post-exertional malaise, cognitive impairment, fatigue, and unrefreshing sleep were the most endorsed core symptoms with at least 80% consensus among participants. Considerable support occurred for the ME-ICC (Myalgic Encephalomyelitis-International Consensus Criteria) and the Canadian Consensus Criteria (CCC), whereas the Fukuda Criteria received the least support. Items rated as important for a research case definition included the severity of the illness, onset type, duration of illness, illness course, exclusions, and comorbidities.Conclusions: The implications of these findings for developing a consensus on research case definition criteria are discussed.
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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 | 0,488 | 0,669 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,020 |
| Communication savante | 0,015 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».