Effects of two years of COVID-19 pandemic on individuals with fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic has caused prolonged stress, potentially exacerbating fibromyalgia (FM) symptoms. This study aimed to compare the health status of FM patients and healthy controls (HC) before and 2.5 years into the pandemic. METHODS: A cohort of FM patients and HC with pre-pandemic data completed an online survey in August 2022. The survey collected demographic information, symptom severity, and health perception using the Fibromyalgia Impact Questionnaire (FIQ), Brief Pain Inventory (BPI), Perceived Stress Scale (PSS), and other quality of life and physical activity questionnaires. RESULTS: The study included 32 FM patients and 21 HC, all female and predominantly white, with FM patients having higher BMI. Emotional responses to the pandemic were similar across both groups. Clinical measures in FM showed stability or improvement in 84% for FM severity scores, 66% for FIQ (quality of life), and 50% for pain intensity. Physical activity related to sports decreased in both FM and HC, while leisure activity increased in FM but decreased in HC. In FM insomnia correlated with pain intensity, clinical measures were associated with function and affective status, and changes in leisure activity inversely correlated with pain interference. CONCLUSIONS: Contrary to expectations, FM patients' health remained stable or improved during the pandemic. This study is unique due to its pre-pandemic data and comparison to a control group, reducing potential bias. Findings suggest that FM patients may have developed resilience, or benefited from pandemic-related lifestyle changes, such as a slower pace of life. Alternatively, the observed trends could reflect a regression to the mean.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».