Improved migraine management in primary care: results of a patient treatment experience study using zolmitriptan orally disintegrating tablet
Notice bibliographique
Résumé
The 'Zomig Appropriate for Primary care' programme was developed to address the needs of primary care physicians (PCPs) to improve migraine management. As part of the programme, an international, open-label, 6-month clinical study was performed. The study included new and tangible outcome variables relevant to PCPs and recruited patients presenting in primary care with an established migraine diagnosis. Patients treated up to three migraine attacks per month with zolmitriptan orally disintegrating tablet (ODT) 2.5 mg. All other migraine attacks occurring during the study period were treated with the patient's usual migraine medication (including other triptans). Questionnaires were used to record patient treatment experiences at the study end. The primary end-point was the proportion of patients wanting to continue using zolmitriptan ODT. Some 595 patients treated 7171 migraine attacks with zolmitriptan ODT. Of the 504 patients who completed the 6-month questionnaire, 380 (75.4%) wished to continue using zolmitriptan ODT. The results of the study indicate that patient-orientated end-points are more motivational and meaningful to physicians than traditional end-points used in controlled clinical trials, allowing them to make informed decisions regarding migraine management.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».