A Headache Diagnosis Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the availability of objective criteria, the diagnosis of migraine is thought to be missed frequently in primary practice. OBJECTIVE: To determine the most important questions assisting in the clinical diagnosis of migraine headache. METHODS: A cohort of 461 patients referred to headache specialists in Canada was assessed using a pro-forma questionnaire that was completed by the patients alone or administered by the physicians themselves. A final clinical diagnosis was recorded after a complete clinical evaluation. In a subsequent validation study, three questions derived from the results of the first phase of the study were administered to a new cohort of 128 patients, and diagnoses of "migraine" or "not migraine" were recorded according to the decision generated in the first part of the study. The final clinical diagnosis was taken as the "gold standard" for diagnosis, and the results from the two independently derived diagnostic methods were compared. RESULTS: Statistical analysis of the responses from part 1 of the study yielded three questions (related to daily occurrence, unilaterally, and functional impairment) that distinguished between pure migraine and other headache diagnoses with high reliability and validity. The sensitivity and selectivity of the three-question protocol exceeded 91%. CONCLUSIONS: The use of three questions related to headache frequency, laterality, and impact on functioning may represent an attractive screening instrument in primary care practice, alerting physicians to the diagnosis of migraine in patients or to the possibility of a second or alternative headache diagnosis in patients in whom their diagnosis of migraine previously has been made. The presence of multiple headache syndromes in individual patients, as is common in tertiary referral practice, may reduce the discriminating power of the three-question protocol.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».