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Record W2595171593 · doi:10.24095/hpcdp.35.1.02f

Le syndrome de fatigue chronique et la fibromyalgie au Canada : prévalence et associations avec six indicateurs de l’état de santé

2015· article· fr· W2595171593 on OpenAlexaffvenueabout
Corneliu Rusu, ME Gee, Claudia Lagacé, M Parlor

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Canadian institutionsPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Peu d’études ont traité, à l’aide de données populationnelles, des facteurs associés de façon indépendante au syndrome de fatigue chronique (SFC) et à la fibromyalgie (FM) ou des répercussions de ces affections sur l’état de santé. Méthodologie Nous avons utilisé les données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2010 (n = 59 101), représentative de la population à l’échelle nationale, pour décrire les cas autodéclarés de SFC et de FM diagnostiqués par un professionnel de la santé et pour déterminer les associations de ces affections avec six indicateurs de l’état de santé. Résultats En 2010, 1,4 % (intervalle de confiance [IC] à 95 % : 1,3 % à 1,6 %) des Canadiens de 12 ans ou plus vivant à domicile ont déclaré avoir reçu un diagnostic de SFC, 1,5 % (IC à 95 %: 1,4 % à 1,7 %) de FM, et 0,3 % (IC à 95 %: 0,3 % à 0,4 %) a déclaré être atteinte à la fois de SFC et de FM. Les cas de SFC comme ceux de FM étaient plus fréquents chez les femmes, les adultes de 40 ans ou plus, les personnes à faible revenu et les personnes présentant certains facteurs de risque de maladie chronique (obésité, sédentarité et tabagisme). Après ajustement en fonction des différences existant entre les groupes, les personnes ayant déclaré être atteintes du SFC ou de FM ou des deux avaient un moins bon état de santé que les personnes atteintes d’aucune de ces affections pour cinq indicateurs de l’état de santé, mais aucune différence n'a été trouvée entre ces groupes par rapport à l’indicateur de santé mentale. Le fait d’être atteint à la fois du SFC et de FM et de présenter de multiples affections comorbides était associé à un moins bon état de santé. Conclusion La présence concomitante du SFC, de la FM et d’autres affections chroniques était étroitement associée au fait d’avoir un moins bon état de santé, et les différences relatives à l’état de santé étaient dues en bonne partie à la présence concomitante de ces affections. La compréhension des facteurs qui contribuent à l’amélioration de la qualité de vie des personnes atteintes du SFC ou de FM, et en particulier des personnes qui présentent ces deux affections ainsi que diverses affections comorbides, serait un champ important à explorer dans le cadre de travaux de recherche ultérieurs.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.150

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.308 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes3
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