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Enregistrement W2028180476 · doi:10.1212/wnl.54.2.302

Chinook winds and migraine headache

2000· article· en· W2028180476 sur OpenAlexaffabout
Lara Cooke, Michael Rose, WJ Becker

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinook windHeadachesMigraineMedicineOdds ratioOddsLogistic regressionDemographyInternal medicineSurgeryOncorhynchusBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the effects of chinook weather conditions on probability of migraine headache onset. BACKGROUND: Many migraineurs believe weather to be a trigger factor for their headaches; however, there is little supportive evidence in the literature. Migraineurs in the southern part of the Canadian province of Alberta frequently report that chinooks, warm westerly winds specific to the region, trigger their headaches. METHOD: Weather data from Environment Canada were used to designate each calendar day during the study period as a chinook, prechinook, or nonchinook day. Headache data were collected from 75 patient diaries from the University of Calgary Headache Research Clinic. Individual and multiple logistic regression models were used to determine if the weather conditions affected the probability of migraine onset. RESULTS: The probability of migraine onset was increased on both prechinook days (odds ratio 1.24; 95% CI 1.08 to 1.42) and on days with chinook winds (1.19; 1.02 to 1.39) compared with nonchinook days. Analysis of chinook wind velocities revealed that for chinook days, the relative risk of migraine onset was increased only on high-wind chinook days (velocity > 38 km/h) (odds ratio 1.41; 95% CI 1.06 to 1.88). A subset of individuals was sensitive to high-wind chinook days, and another subset was only sensitive to prechinook days. Only two patients were sensitive to both weather conditions, and the majority of patients was not sensitive to either. Neither weather condition had a protective effect. Increasing age was associated with high-wind chinook sensitivity (p = 0.009) but not prechinook sensitivity (p = 0.389). CONCLUSIONS: Both prechinook and high-wind chinook days increase the probability of migraine onset in a subset of migraineurs. Because few subjects were found to be sensitive to both weather types, the mechanisms for these weather effects may be independent. This is supported by the presence of an age interaction for high-wind chinook days but not for prechinooks day.

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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,187

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations103
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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