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Enregistrement W1982609851 · doi:10.1111/j.1468-2982.2009.01900.x

Entry Demographics and Pharmacological Treatment of Migraine Patients Referred to a Tertiary Care Pain Clinic

2009· article· en· W1982609851 sur OpenAlexaff
SS Nijjar, A. Gordon, M. P. A. Clark

Notice bibliographique

RevueCephalalgia · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMigraineRizatriptanSumatriptanHeadachesTriptansDemographicsOpiateTertiary carePediatricsAnesthesiaEmergency medicineInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim was to examine pharmacological treatment of migraine patients admitted to a tertiary care pain clinic. A retrospective review of 100 consecutive migraine patients admitted to The Wasser Pain Management Centre was conducted. Patients included met the 2nd Edition of the International Classification of Headache Disorders criteria for diagnosis of migraine. Data were collected with regard to nicotine and alcohol consumption, family history of migraine headaches, other pain diagnoses and pharmacological treatment. Twenty-two per cent of these patients were male as opposed to 78% female. The mean age of patients admitted for migraine was 43.4 years. Of the patients admitted, 48% had tried at least one triptan in the past and only 31% were actively using triptan(s). The most commonly used triptan in the past had been sumatriptan, whereas the most common triptan used on admission was rizatriptan. Opiate use was much more prevalent; 72% of admitted patients were using an opiate and 27% used multiple opiates. A significant number of patients had not yet been tried on a triptan despite meeting the diagnostic criteria for migraine and having significant disability. More education of the general medical community may be beneficial in implementing a stratified care approach to migraine management.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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