Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The etiology of multiple chemical sensitivity (MCS) is still debated, which is an obstacle to assessing treatment options. An analysis of the scientific literature combined with the clinical experience can suggest some avenues. METHODS: The etiology of MCS and its underlying mechanisms were reviewed from the scientific literature to identify the main factors contributing to its development. The results of the studies involving biomarkers and cerebral imaging techniques on MCS subjects were compared with those performed on subjects having the comorbidities of MCS. From the scientific literature and the experience in a clinical setting in occupational and environmental medicine, distinct types of MCS were looked for, with the application of the underlying mechanisms. The potential effectiveness of available treatments was also reviewed. RESULTS: Among many factors, unresolved emotional traumas causing chronic and acute stress reactions play an important role in the development of MCS and can be the basis for effective treatment. We identified three types of clinical presentations, called the accidental type, following a toxic exposure causing an associated emotional trauma, the associative type, following a repeated innocuous exposure in a threatening context, and the developmental type, following a traumatic childhood/adolescence causing hypervigilance and chronic stress/trauma-related disorders. We presented real cases to illustrate these types and the mechanisms behind their development, as well as effective resolution. CONCLUSIONS: MCS and its comorbidities could be treated effectively when the underlying emotional trauma(s) are targeted using trauma-focused psychotherapy and other therapies. Diagnostic criteria, principles of treatment and prevention, and avenues for research were derived from this analysis.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».