A Nursing Intervention Increases Quality of Life and Self‐Efficacy in Migraine: A 1‐Year Prospective Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the impact of a combined nursing and medical approach to a medical follow-up only on headache outcomes, quality of life, and self-efficacy in a cohort of migraineurs. BACKGROUND: Interdisciplinary approaches have been proposed for migraine management. A nursing intervention could improve patient outcomes. METHODS: We prospectively studied new patients referred to our tertiary headache center for migraine. The control group was followed by a physician; the active group was also followed by a nurse with a personalized intervention including adaptation of the lifestyle. RESULTS: Two hundred patients (176 women and 24 men, mean age 40 years old) were included and classified according to headache frequency. Each group was followed for 12 months with daily headache diaries. One hundred and sixty-two completed the study. There were no significant differences between groups for the decrease in headache days, the percent of chronic patients reverting to episodic status or the cessation of medication overuse. Patients in the control group were more likely to find a successful prophylaxis (55.6 vs 27.7%, P = .002). Despite this, the mean decrease in HIT-6 scores at month 8 was 5.23 ± 9.18 for the active group compared with a decrease of 2.10 ± 9.27 for the control group (P = .030, clinically significant difference of 3.13). Headache Management Self-Efficacy Scale (HMSE) scores, representing the feeling of self-efficacy, increased by 14.35 ± 18.41 for the active group vs 4.69 ± 21.22 in the control group (P = .002). CONCLUSION: A nursing intervention can lower the impact of migraines on the patient's life. The improvement in the HIT-6 score in this study was correlated with improvements in self-efficacy.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».