A Population‐Based Longitudinal Community Study of Major Depression and Migraine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether major depressive episodes (MDEs) are associated with an increased risk of migraine in the general population and to examine whether migraine is associated with an increase risk of MDE. BACKGROUND: Population-based cross-sectional studies have consistently reported an association between migraine and depression. However, longitudinal studies about this potentially bidirectional association are inconsistent. METHODS: This retrospective cohort study used 12 years of follow-up data from the Canadian National Population Health Survey (15,254 respondents, age >12). Stratified analysis, logistic regression, and proportional hazard modeling were used to quantify the effect of migraine on subsequent MDE status and vice versa. RESULTS: After adjusting for sex, age, and other chronic health conditions, respondents with migraine were 60% more likely (HR 1.6, 95% confidence interval 1.3-1.9) to develop MDE compared with those without migraine. Similarly adjusting for sex and age, respondents with MDE were 40% more likely (HR 1.4, 95% confidence interval 1.0-1.9) to develop migraine compared with those without MDE. However, the latter association disappeared after adjustment for stress and childhood trauma. CONCLUSIONS: The current study provides substantial evidence that migraine is associated with the later development of MDEs, but does not provide strong causal evidence of an association in the other direction. Environmental factors such as childhood trauma and stress may shape the expression of this bidirectional relationship; however, the precise underlying mechanisms are not yet known.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».