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Enregistrement W156676778 · doi:10.1155/2011/182867

Examination of Migraine Management in Emergency Departments

2011· article· en· W156676778 sur OpenAlexaffabout
Satnam S. Nijjar, Leah Pink, Allan Gordon

Notice bibliographique

RevuePain Research and Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMigraineMedicineEmergency departmentMigraine treatmentEmergency medicineSumatriptanMedical emergencyIntensive care medicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite advances in treatment, patients with migraine have been underdiagnosed and undertreated, specifically in emergency departments. In addition, great variability exists with respect to the diagnosis, management and treatment of migraine patients in emergency departments. In particular, migraine-specific treatments, including serotonin receptor agonists, appear to be rarely used. OBJECTIVE: To examine the diagnosis and management of migraine patients within Ontario emergency departments. METHODS: A prospective survey was designed to inquire how emergency physicians diagnose and manage patients with migraine. Questions focused on the use of serotonin receptor agonists, the rationale behind their use or nonuse, and acute headache protocols. The survey also inquired about the use of International Classification Of Headache Disorders-2 criteria in diagnosing migraine by emergency physicians, medication prescribed on discharge, and referrals made to outpatient specialists. These surveys were distributed to and anonymously completed by emergency physicians in several departments in Ontario. RESULTS: Migraine-specific treatments were underused in emergency departments. Furthermore, many departments lacked headache protocols and, often, migraine-specific treatment was not included in the few departments with protocols. CONCLUSIONS: Diagnosis and management of migraines can be improved within emergency departments, and patients can be more effectively channelled toward appropriate outpatient care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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