Migraine and Mental Health in a Population-Based Sample of Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the relationship between migraine and anxiety disorders, mood disorders and perceived mental health in a population-based sample of adolescents. METHODS: The Canadian Community Health Survey (CCHS) is a cross-sectional health survey sampling a nationally representative group of Canadians. In this observational study, data on all 61,375 participants aged 12-19 years from six survey cycles were analyzed. The relationships between self-reported migraine, perceived mental health, and mood/anxiety disorders were modeled using univariate and multivariate logistic regression. The migraine-depression association was also explored in a subset of participants using the Composite International Diagnostic Interview-Short Form (CIDI-SF) depression scale. RESULTS: The odds of migraine were higher among those with mood disorders, with the strongest association in 2011-2 (adjusted odds ratio [aOR]=4.59; 95% confidence interval [CI 95%]=3.44-6.12), and the weakest in 2009-10 (aOR=3.06, CI 95%=2.06-4.55). The migraine-mood disorders association was also significant throughout all cycles, other than 2011-2, when the CIDI-SF depression scale was employed. The odds of migraine were higher among those with anxiety disorders, with the strongest association in 2011-2 (aOR=4.21, CI 95%=3.31-5.35) and the weakest in 2010 (aOR=1.87, CI 95%=1.10-3.37). The inverse association between high perceived mental health and the odds of migraine was observed in all CCHS cycles, with the strongest association in 2011-2 (aOR=0.58, CI 95%=0.48-0.69) and the weakest in 2003-4 (aOR=0.75, CI 95%=0.62-0.91). CONCLUSIONS: This study provides evidence, derived from a large population-based sample of adolescents, for a link between migraine and mood/anxiety disorders.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».