The influence of fatigue on the daily functioning of multiple sclerosis patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Fatigue is a complex and often debilitating symptom of multiple sclerosis (MS), affecting a large number of individuals with the condition. Research has shown that fatigue and impaired mobility are the two main causes of work loss in people with MS, with fatigue being one of the leading causes of unemployment. Aim The research aimed to study the impact of fatigue on individuals with MS, including its effects on physical functioning, daily life activities, work, family, and social life. Material and method The data was collected using the Fatigue Assessment Scale, a tool specifically designed for individuals with multiple sclerosis to assess the impact of fatigue on their work, home, and school life. The Fatigue Severity Scale measures fatigue levels, which distinguishes fatigue from clinical depression due to overlapping symptoms. Approximately 700 participants from all over the world participated in the study, with the majority coming from the USA, Canada, and Germany. Results The results indicate that fatigue presents a significant challenge for individuals with MS, impacting activities of daily life including leisure, work, and treatment (kinesitherapy). The results also show a connection between gender and fatigue, although the dependence or independence between the two was not determined. Our findings suggest that fatigue is one of the three symptoms that causes significant difficulties for people with MS, affecting all areas of their functionality. Conclusions In conclusion, this scientific paper highlights the importance of addressing fatigue in individuals with MS, as it can have a significant impact on their quality of life. Effective management strategies are essential to ensure the health, well-being, and recovery of affected SM patients. Further research is needed to understand the various causes of fatigue in MS and to develop effective interventions to address it.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».