Association between Body Mass Index and Migraine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the prevalence of overweight and obesity in patients with migraine. BACKGROUND: Previous studies support the concept that obesity is an exacerbating factor for migraine. Also, some studies have found an increased frequency of obesity and overweight in migraine patients compared to the normal population. METHODS: We studied 1,371 patients with migraine and 612 controls. The migraine population was matched by gender with a healthy control group. RESULTS: Mean age of patients with migraine was 38.0 +/- 13.3 years and in the controls it was 34.8 +/- 12.1 years. The percentage of females in both groups was similar (migraine 81.6% vs. control 83.3%, p = 0.40). The distribution of body mass index (BMI) in migraine patients and controls was as follows: underweight patients (BMI <18.5) 3.1% migraine versus controls 1.5%; normal (BMI 18.5-24.9) 44.8% migraine versus controls 47.1%; overweight (BMI 25-29.9) 38.3% migraine versus controls 33.7%; obese (BMI 30-34.5) 10.3% migraine versus controls 13.6%; morbidly obese (BMI 35) 3.4% migraine versus controls 4.2%. Overweight and obesity in migraine patients versus controls were statistically significant. No association was found between the disability and severity of migraine and BMI. CONCLUSIONS: This study did not find associations between severity or disability of migraine and BMI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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