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Enregistrement W2050171536 · doi:10.1111/j.1526-4610.2012.02264.x

Comorbidity of Migraine and Mood Episodes in a Nationally Representative Population‐Based Sample

2012· article· en· W2050171536 sur OpenAlexafffundabout
Tuong‐Vi Nguyen, Nancy Low

Notice bibliographique

RevueHeadache The Journal of Head and Face Pain · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMigraineComorbidityMoodPsychiatryMood disordersPopulationOdds ratioBipolar disorderPsychologyConfidence intervalMajor depressive disorderAnxietyDepression (economics)MedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the lifetime comorbidity of migraine with different combinations of mood episodes: (1) manic episodes alone; (2) depressive episodes alone; (3) manic and depressive episodes; (4) controls with no lifetime history of mood episodes, as well as sociodemographic and clinical correlates of migraine for each migraine-mood episode combination. BACKGROUND: Migraine has been found to be comorbid with bipolar disorder and major depressive disorder in clinical and population-based samples. However, variability in findings across studies suggests that examining mood episodes separately may be fruitful in determining which of these mood episodes are specifically associated with migraine. METHODS: Using a cross-sectional, population-based sample from the Canadian Community Health Survey 1.2 (n = 36,984), sociodemographic and clinical correlates of migraine were examined in each combination of mood episodes as well as controls. Logistic regression analyses controlling for age, sex, and education level compared the lifetime prevalence of migraine (1) between controls and each combination of mood episodes, and then (2) among the different combinations of mood episodes. RESULTS: Migraine comorbidity in all combinations of mood episodes was associated with lower socioeconomic status, earlier onset of affective illness, more anxiety, suicidality and use of mental health resources. Compared with controls, the adjusted odds ratio of having migraine was 2.0 (95% confidence interval [CI] 1.4-2.8) for manic episodes alone, 1.9 (95% CI 1.6-2.1) for depressive episodes alone, and 3.0 (95% CI 2.3-3.9) for subjects with both manic and depressive episodes. Compared with those with manic episodes alone and depressive episodes alone, the odds of having migraine were significantly increased in subjects with both manic and depressive episodes (odds ratio 1.5 vs. manic episodes alone; 1.8 vs. depressive episodes alone). In addition, migraine comorbidity was associated with different correlates depending on the specific combination of mood episodes; in subjects with both manic and depressive episodes, migraine comorbidity was associated with an earlier onset of mental illness, while in subjects with either manic or depressive episodes alone, migraine comorbidity was associated with increased suicidality and anxiety. CONCLUSIONS: Migraine comorbidity appears to delineate a subset of individuals with earlier onset of affective illness and more psychiatric complications, suggesting that migraine assessment in mood disorder patients may be useful as an indicator of potential clinical severity. Differences in the prevalence of migraine as well as sociodemographic and clinical correlates associated with specific combinations of mood episodes underscore the importance of examining this comorbidity by specific type of mood episode.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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