Quantifying The Symptom Burden Of Acute Exercise In Gulf War Illness
Notice bibliographique
Résumé
Post-exertional malaise is described as symptom worsening following physical or mental exertion and is considered a characteristic of Gulf War Illness (GWI). Experimentally, this phenomenon has been difficult to quantify due to high variability in symptom profiles across Veterans with GWI. Hence, we developed a metric to better represent post-exercise symptom responses. PURPOSE: To test an integral-based method that captures three key components: (1) symptom severity, (2) symptom time course, and (3) symptom changes pre- to post-exercise. METHODS: Veterans with GWI (N = 35) and healthy Veteran controls (N = 28) performed 30 minutes of cycling exercise (70% ± 5% heart rate reserve). Symptoms were measured for three days pre- and post-exercise using 0-100 visual analogue scales (VAS) operationalized from the GWI Kansas case definition. An area under the curve (AUC) was calculated using mathematical integrals of VAS responses for pre- and post-exercise periods. Symptom scores for fatigue, neurocognitive/mood, and pain domains were calculated as a ratio of the change in AUC from pre- to post-exercise multiplied by the post-exercise AUC. Spearman correlations were calculated between symptom scores and validated measures of fatigue (Brief Fatigue Inventory; BFI), mood (Profile of Mood States; POMS), and pain (Short-Form McGill Pain Questionnaire 2; SF-MPQ-2). RESULTS: Fatigue-related symptom scores were significantly (p < 0.05) correlated with BFI scores at 24, 48 and 72 hours post-exercise (rs = 0.67 - 0.73) as well as POMS fatigue subscale scores 24 hours post-exercise (rs = 0.58). Neurocognitive/mood-related symptom scores were significantly correlated with 24 hour post-exercise POMS total mood disturbance (rs = 0.5). Pain-related symptom scores were significantly correlated with total SF-MPQ-2 scores at 24 hours post-exercise (rs = 0.54). CONCLUSIONS:The proposed symptom score is a suitable representation of the symptom burden experienced by Veterans with GWI following acute exercise. Future research will aim to further validate this measure and explore associations with biological outcomes. Supported by a grant from the U.S. Department of Veterans Affairs #I01 CX001329 Supported by a grant from the U.S. Department of Veterans Affairs #I01 CX001329
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».