Clinical Utility of an Instrument Assessing Migraine Disability: The Migraine Disability Assessment (MIDAS) Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated the agreement between Migraine Disability Assessment (MIDAS) scores and independent physician judgments about pain, disability, and treatment needs based on patient medical histories. BACKGROUND: The MIDAS questionnaire measures headache-related disability as lost time due to headache from paid work or school, household work, and nonwork activities. METHODS: Twelve histories from patients with migraine were presented to 49 primary and specialty care physicians unaware of the MIDAS scores. Physicians graded each patient for pain level (mild, moderate, or severe), level of disability (none, mild, moderate, or severe), and need for medical care (from 0 [lowest] to 100 [highest]). Physicians also identified MIDAS scores they associated with different degrees of disability and with the urgency to prescribe an effective treatment during the first consultation. RESULTS: The physicians' perceptions of the need for medical care based on medical histories correlated with the MIDAS score (r =.69). Estimates of pain and disability by physicians were directly correlated with increasing MIDAS scores. Using the physicians' clinical judgments, the overall MIDAS score was categorized into four grades of increasing severity. CONCLUSIONS: Scores on the MIDAS are highly correlated with physician judgments regarding patients' pain, disability, and need for medical care. These findings support the potential utility of the MIDAS questionnaire in clinical practice.
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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 | 0,007 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».