Systematic review of fatigue severity in ME/CFS patients: insights from randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome (ME/CFS) is a debilitating illness medically unexplained, affecting approximately 1% of the global population. Due to the subjective complaint, assessing the exact severity of fatigue is a clinical challenge, thus, this study aimed to produce comprehensive features of fatigue severity in ME/CFS patients. METHODS: We systematically extracted the data for fatigue levels of participants in randomized controlled trials (RCTs) targeting ME/CFS from PubMed, Cochrane Library, Web of Science, and CINAHL throughout January 31, 2024. We normalized each different measurement to a maximum 100-point scale and performed a meta-analysis to assess fatigue severity by subgroups of age, fatigue domain, intervention, case definition, and assessment tool, respectively. RESULTS: Among the total of 497 relevant studies, 60 RCTs finally met our eligibility criteria, which included a total of 7088 ME/CFS patients (males 1815, females 4532, and no information 741). The fatigue severity of the whole 7,088 patients was 77.9 (95% CI 74.7-81.0), showing 77.7 (95% CI 74.3-81.0) from 54 RCTs in 6,706 adults and 79.6 (95% CI 69.8-89.3) from 6 RCTs in 382 adolescents. Regarding the domain of fatigue, 'cognitive' (74.2, 95% CI 65.4-83.0) and 'physical' fatigue (74.3, 95% CI 68.3-80.3) were a little higher than 'mental' fatigue (70.1, 95% CI 64.4-75.8). The ME/CFS participants for non-pharmacological intervention (79.1, 95% CI 75.2-83.0) showed a higher fatigue level than those for pharmacological intervention (75.5, 95% CI 70.0-81.0). The fatigue levels of ME/CFS patients varied according to diagnostic criteria and assessment tools adapted in RCTs, likely from 54.2 by ICC (International Consensus Criteria) to 83.6 by Canadian criteria and 54.2 by MFS (Mental Fatigue Scale) to 88.6 by CIS (Checklist Individual Strength), respectively. CONCLUSIONS: This systematic review firstly produced comprehensive features of fatigue severity in patients with ME/CFS. Our data will provide insights for clinicians in diagnosis, therapeutic assessment, and patient management, as well as for researchers in fatigue-related investigations.
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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 | 0,032 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».