Notice bibliographique
Résumé
In my practice, patients with migraine frequently cannot tolerate even low doses of topiramate. In contrast, patients with epilepsy can usually take quite high doses of this medication. This difference between migraine and epilepsy is reflected in experimental trials in these conditions. For example, in two studies of treatment with topiramate (1,2), 44% of migraine patients withdrew from 125mg per day, whereas only 17% of patients with epilepsy withdrew from a much higher dose of 1000mg. However, it should also be noted that, in the same studies, patients with migraine withdrew at a higher rate of 10% from placebo, in comparison to only 2% in patients with epilepsy. The intolerance to topiramate may be specific, or a reflection of a more general problem with medication. A specific intolerance in migraine could be due to 1) altered metabolism of topiramate resulting in higher levels, or 2) abnormal neuronal systems that have an increased vulnerability to its actions. A more general problem might be explained by 1) enhancement of side effects due to heightened sensitivity to stimulation, or 2) difficulty participating in any treatment, even placebo, because of associated anxiety. Intolerance to topiramate, specific or otherwise, limits its use in migraine and deserves further investigation. The first step would be a systematic review of the clinical trials of all drugs used to treat both migraine and other conditions, comparing withdrawal rates from placebo as well as active treatment.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».