Illness presentation and quality of life in myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome and post COVID-19 condition: a pilot Australian cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Post COVID-19 Condition (PCC), being persistent COVID-19 symptoms, is reminiscent of Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome (ME/CFS)-a chronic multi-systemic illness characterised by neurocognitive, autonomic, endocrinological and immunological disturbances. This novel cross-sectional investigation aims to: (1) compare symptoms among people with ME/CFS (pwME/CFS) and people with PCC (pwPCC) to inform developing PCC diagnostic criteria; and (2) compare health outcomes between patients and people without acute or chronic illness (controls) to highlight the illness burdens of ME/CFS and PCC. METHODS: Sociodemographic and health outcome data were collected from n = 61 pwME/CFS, n = 31 pwPCC and n = 54 controls via validated, self-administered questionnaires, including the 36-Item Short-Form Health Survey version 2 (SF-36v2) and World Health Organization Disability Assessment Schedule version 2.0 (WHODAS 2.0). PwME/CFS and pwPCC also provided self-reported severity and frequency of symptoms derived from the Canadian and International Consensus Criteria for ME/CFS and the World Health Organization case definition for PCC. RESULTS: Both illness cohorts similarly experienced key ME/CFS symptoms. Few differences in symptoms were observed, with memory disturbances, muscle weakness, lymphadenopathy and nausea more prevalent, light-headedness more severe, unrefreshed sleep more frequent, and heart palpitations less frequent among pwME/CFS (all p < 0.05). The ME/CFS and PCC participants' SF-36v2 or WHODAS 2.0 scores were comparable (all p > 0.05); however, both cohorts returned significantly lower scores in all SF-36v2 and WHODAS 2.0 domains when compared with controls (all p < 0.001). CONCLUSION: This Australian-first investigation demonstrates the congruent and debilitating nature of ME/CFS and PCC, thereby emphasising the need for multidisciplinary care to maximise patient health outcomes.
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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 | 0,012 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».