Migraine Frequency and Intensity: Relationship With Disability and Psychological Factors
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Migraine can be disabling, but it varies greatly in frequency and intensity between individuals. It is not clear which clinical features have the greatest impact on a migraineur's quality of life. OBJECTIVE: To determine the influence of headache intensity and frequency on headache-related disability. METHODS: Patients who were referred to a headache clinic and given a diagnosis of migraine with or without aura or transformed migraine (n = 115) were divided into different groups based on headache frequency and mean headache intensity. Headache frequency was determined from patient diaries. Headache intensity also was assessed from patient diaries and from scores on the pain severity scale of the Multidimensional Pain Inventory (MPI). Headache-related disability was assessed with the Headache Disability Inventory and by scores on the activity interference scale of the MPI. The degree of depression present was assessed with the Beck Depression Inventory, and emotional distress was measured by scores on the affective distress scale of the MPI. RESULTS: In our patient population, higher mean headache intensity levels were associated with higher levels of headache-related disability. Our results also suggested that increased headache intensity is associated with higher levels of depression and emotional distress, although this correlation was statistically significant in only 1 of 4 comparisons. Headache frequency did not correlate with disability, depression, or emotional distress. CONCLUSIONS: For a headache referral population, headache intensity appears to be a major determinant of headache-related disability, and it also correlates, to some extent, with the degree of depression and emotional distress present. Headache frequency was not clearly related to disability or psychological factors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle