Meta-Analysis of the Relationship between Multiple Sclerosis and Migraine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies investigating a proposed association between multiple sclerosis (MS) and migraine have produced conflicting results and a great range in the prevalence rate of migraine in MS patients. By meta-analysing all available data we aimed to establish an overall estimate of any association in order to more accurately inform clinicians and care-givers about a potential association between MS and migraine. METHODS: Pubmed and EMBASE were searched to identify suitable studies. Studies were included if they were a case-control study or cohort study in which controls were not reported to have another neurological condition, were available in English, and specified migraine as a headache sub-type. The odds ratio (OR) of migraine in MS patients vs. controls was calculated using the inverse variance with random effects model in Review Manager 5.1. RESULTS: Eight studies were selected for inclusion, yielding a total of 1864 MS patients and 261563 control subjects. We found a significant association between migraine and MS (OR = 2.60, 95% CI 1.12-6.04), although there was significant heterogeneity. Sensitivity analysis showed that migraine without aura was associated with MS OR = 2.29 (95% CI 1.14-4.58), with no significant heterogeneity. CONCLUSIONS: MS patients are more than twice as likely to report migraine as controls. Care providers should be alerted to ask MS patients about migraine in order to treat it and potentially improve quality of life. Future work should further investigate the temporal relationship of this association and relationship to the clinical characteristics of MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».