Migraine Prevalence, Treatment and Impact: The Canadian Women and Migraine Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of migraine headache varies somewhat across geographic regions. The last Canadian population-based study of migraine was in 1994. We report the findings of the Canadian Women and Migraine Survey. In addition to reporting migraine prevalence in Canadian women, the survey identified current consultation and treatment practices of women with migraine, and the psychological burden of migraine. METHODS: The survey was conducted with a population-based sample of 1210 women using standard telephone research methods. Headache diagnoses were based on the International Headache Society (IHS) Classification. RESULTS: Calculated prevalence of migraine headache was 26%. Only 51% of women with migraine had consulted a physician about their headaches. Women with migraines rely on over-the-counter medications and non-specific prescription medications. Less than 10% of women with migraine use triptans/dihydroergotamine for primary treatment. Ninety seven percent of women with migraine reported at least one psychosocial impact resulting from migraines. CONCLUSIONS: The prevalence of migraine in Canadian women appears static, and is again shown to be slightly higher than that reported in the United States. As in other epidemiologic studies, many women with migraine do not seek medical help for their headaches and perhaps as a result, few are using migraine-specific medications to treat their headaches. The impact of migraine on Canadian women is substantial with almost all women with migraine reporting adverse psychosocial effects of migraines on their lives.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».