Systematic review of the epidemiological burden of Myalgic ncephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome across Europe: Current evidence and EUROMENE research recommendations for epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
This review aimed at determining the prevalence and incidence of Myalgic ncephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome (ME/CFS) in Europe. We conducted a primary search in Scopus, PubMed and Web of Science for publications between 1994 and 15 June 2019 (PROSPERO: CRD42017078688). Additionally, we performed a backward-(reference lists) and forward-(citations) search of the works included in this review. Grey literature was addressed by contacting all members of the European Network on ME/CFS (EUROMENE). Independent reviewers searched, screened and selected studies, extracted data and evaluated the methodological and reporting quality. For prevalence, two studies in adults and one study in adolescents were included. Prevalence ranged from 0.1% to 2.2%. Two studies also included incidence estimates. In conclusion, studies on the prevalence and incidence of ME/CFS in Europe were scarce. Our findings point to the pressing need for well-designed and statistically powered epidemiological studies. To overcome the shortcomings of the current state-of-the-art, EUROMENE recommends that future research is better conducted in the community, reviewing the clinical history of potential cases, obtaining additional objective information (when needed) and using adequate ME/CFS case definitions; namely, the Centers for Disease Control & Prevention−1994, Canadian Consensus Criteria, or Institute of Medicine criteria.
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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 | 0,031 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».