Prevalence of Migraine Headache in Taif City, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Migraine is a public health problem and it is the third most common cause of disability among individuals below the age of 50. In spite of the multiplicity of the studies concerned with exploring the disease epidemiology and nature worldwide, data from Saudi Arabia are lacking. The aim of this study was to study the prevalence of migraine in Taif city, Saudi Arabia. METHODS: This was a cross-sectional study conducted on 354 individuals in Taif city. Data were collected via a self-administered questionnaire including demographic variables, clinical variables, and therapeutic variables. Data were fed into the computer and analyzed using SPSS software. RESULTS: Among the 354 recruited participants, 54% were females, and 46% were males. Migraine occurred in 89.9% of urban inhabitants. About 24% of migraineurs were unemployed, and 16% were non-working students. Headache occurred in 86.9% of females and 71.6% of males (P = 0.002). Gender was significantly correlated with migraine prevalence (odds ratio (OR) = 0.28). About 47% reported pain score of 4 - 6. Seeking medical advice was encountered in 32.4% of females and 26.6% of males. Nausea occurred in more than one-third of patients before and during headache. Only 31.4% of participants knew about migraine triggers. Family history was found in 64% of participants. CONCLUSIONS: Migraine is prevalent in Taif city. It is more prevalent among females, and among urban areas. Migraine is associated with high rates of unemployment. Most Saudi migraineurs encounter throbbing, moderately severe headache, that does not awake them from sleep. Females report more severe headaches, whereas more men take medications. Nausea is the most common associated symptom with migraine. Only one-third of Saudi migraineurs know about migraine triggers. Family history of migraine is very common among Saudi migraineurs.
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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 | 0,025 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».