The Importance of Some Possible Somatic and Environmental Risk Factors for the Development of Migraine
Notice bibliographique
Résumé
Background: The study of risk factors of migraine is important, not least because migraine prevalence seems to increase. The knowledge of risk factors remains limited, however, despite years of research. The objective was to evaluate some possible somatic and environmental risk factors for the development of migraine. Methods: The Danish Twin Omnibus 1994 and 2002 were questionnaire surveys investigating somatic disorders, lifestyle factors and socioeconomic factors. Both studies used the same validated questions to diagnose migraine. The study population included twin individuals born between 1953 and 1976 who in 1994 reported never to have had migraine. We compared the groups with and without a specific disorder or environmental factor in 1994 with regard to their migraine status in 2002. Results: This study comprised 13,498 subjects (6,513 men and 6,985 women). The 8-year risk of developing migraine was significantly increased in subjects who already had low back pain (odds ratio (OR) = 1.3; 95% CI = 1.2 - 1.4). Environmental factors associated with an increased risk of development of migraine were low education (OR = 1.3; 95% CI = 1.1 - 1.5), heavy physical workload (OR = 1.1; 95% CI = 1.0 - 1.2), heavy physical recreational activity (OR = 1.2; 95% CI = 1.0 - 1.3) and body mass index (BMI) < 18.5 (OR = 1.3; 95% CI = 1.1 - 1.6). Subjects with weekly or more frequent alcohol consumption had a lower risk of developing migraine compared to subjects with less frequent or no consumption of alcohol (OR = 0.6; 95% CI = 0.6 - 0.7). Conclusions: This large-scale longitudinal population-based study showed that the risk of development of self-reported migraine was increased in subjects with low back pain, low education, heavy physical workload and heavy physical recreational activity, and decreased in those with frequent alcohol consumption. J Neurol Res. 2015;5(3):193-198 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jnr336w
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».