Improving the detection of chronic migraine: Development and validation of Identify Chronic Migraine (ID-CM)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Migraine, particularly chronic migraine (CM), is underdiagnosed and undertreated worldwide. Our objective was to develop and validate a self-administered tool (ID-CM) to identify migraine and CM. METHODS: ID-CM was developed in four stages. (1) Expert clinicians suggested candidate items from existing instruments and experience (Delphi Panel method). (2) Candidate items were reviewed by people with CM during cognitive debriefing interviews. (3) Items were administered to a Web panel of people with severe headache to assess psychometric properties and refine ID-CM. (4) Classification accuracy was assessed using an ICHD-3β gold-standard clinician diagnosis. RESULTS: Stages 1 and 2 identified 20 items selected for psychometric validation in stage 3 (n = 1562). The 12 psychometrically robust items from stage 3 underwent validity testing in stage 4. A scoring algorithm applied to four symptom items (moderate/severe pain intensity, photophobia, phonophobia, nausea) accurately classified most migraine cases among 111 people (sensitivity = 83.5%, specificity = 88.5%). Augmenting this algorithm with eight items assessing headache frequency, disability, medication use, and planning disruption correctly classified most CM cases (sensitivity = 80.6%, specificity = 88.6%). DISCUSSION: ID-CM is a simple yet accurate tool that correctly classifies most individuals with migraine and CM. Further testing in other settings will also be valuable.
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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 | 0,021 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».