Easing the pain: challenges and opportunities in headache management
Notice bibliographique
Résumé
Headache is common. The lifetime prevalence of headache in the UK general population is over 90% 1 and an estimated 46% of the population are troubled by headache in any one year. eadache accounts for 4.4% of consultations in primary care 3 and 20-30% of neurology out-patient consultations. Nearly all headache is primary, with the majority of patients suffering from tension-type headache, migraine, or both together. Secondary headaches, that is, headaches attributed to another disorder, are rare. There is no diagnostic test for primary headache. Diagnosis is made by taking a good history. The vast majority of patients with headache are managed by GPs, and only 2-3% are referred to neurology services. espite this, GPs seem to be poor at diagnosing headache. In this issue of the BJGP, Kernick et al 6 report on a large cohort of patients presenting with new onset headache in primary care in the UK. They found that 70% were not given a diagnosis; 24% were diagnosed with either migraine, tension headache, or cluster headache; and 6% were diagnosed with secondary headache. This is similar to previous research. Primary care research, such as the Landmark 7 and Spectrum studies, 8 has shown that migraine is underdiagnosed and that tension-type headache and sinus headache are overdiagnosed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,003 |
| 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 ».