Mental symptoms are related with impact of the disease and impairment in quality of life in female patients with fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Diagnostic criteria of fibromyalgia are revised in 2010 by including mental symptoms and excluding tender points. Although dominance of pain still prevails on the diagnostic criteria, quality of life (QoL) surveys showed that fibromyalgia is strongly associated with mental components of health status, i.e. depression, anxiety and alexithymia. It is aimed to assess determinants of QoL and impact of the disease in patients with fibromyalgia. Methods: Fifty seven female outpatients (mean age±SD: 40.93±6.85; age range: 24-56) with fibromyalgia were enrolled. Fibromyalgia Impact Questionnaire, Short Form-36 QoL survey, Beck Depression Inventory, State-Trait Anxiety Inventory, 20-item Toronto Alexithymia Scale were the measurement tools. Results: Predictor of impact of the disease was alexithymia, particularly, difficulty in identifying feelings (DIF) domain. Predictor of physical health was age, whereas predictors of mental health were depression and trait anxiety. Discussion: Alexithymia, particularly DIF domain may be a more specific predictor of fibromyalgia symptoms, whereas depression and anxiety are more burdensome mental symptoms for fibromyalgia. Pain and mental symptoms are seemed to be processed separately. Targeting mental symptoms may provide better treatment outcomes, thus multidisciplinary approaches including psychiatry are necessary.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».