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Enregistrement W1966751366 · doi:10.1017/s0317167100003395

Prevalence of Reported Migraine Headaches in Canadian Adolescents

2004· article· en· W1966751366 sur OpenAlexaffvenueabout
Kevin Gordon, Joseph M. Dooley, Ellen Wood

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMigraineHeadachesMedicinePopulationMicrodata (statistics)PediatricsDemographyMigraine treatmentPsychiatryEnvironmental healthCensus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine self-reported prevalence data for migraine among adolescent Canadians and to explore how reported migraine treatment varies by age. METHODS: We analyzed the microdata files of the Canadian National Population Health Survey (1996-1997). Respondents reported whether they had "migraine headaches diagnosed by a health professional". They also reported whether they received "any treatment or medication for migraine headaches", with treatments subdivided into drug, diet or "other". RESULTS: 99.9% of 173,216 eligible respondents reported whether they had migraine headaches. Migraine was reported by 2.4% of Canadian youth aged 12-14 years and by 5.0% of 15-19 year-olds compared to 7.2% of adults aged > or = 20 years of age (p< 0.0001, chi-square). Active treatment was used by 51.0% - higher by females (53.1%) than males (44.7%) (p<0.0001 chi-square). Treatment was used by 45.1% of 12-14 year-olds, by 45.7% of 15-19 year-olds and by 51.5% of those > or = 20 years (p=0.0027). The nature of the active treatment choice (drug, diet or other) did not significantly vary within the age groups studied. CONCLUSIONS: We present robust estimates of self-report diagnosed migraine prevalence, derived from a large nationally representative population survey. Estimates of the prevalence of active treatment for migraine provide insight into the burden of migraine within this population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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