Memory and attention deficit in chronic migraine
Notice bibliographique
Résumé
Background. Memory and attention deficits are prevalent in the chronic pain population. There are multiple common mechanisms in chronic pain and cognitive impairment. However, the presence, prevalence and clinical burden of such impairment are frequently underestimated.Objective: to evaluate subjective and objective cognitive deficits in patients with chronic migraine (CM).Materials and methods. We recruited 53 subjects with CM and 22 genderand age-matched controls with low-frequency episodic migraine (a maximum of 4 headache days per month) aged 18–59. All patients filled in the HADS (Hospital Anxiety and Depression Scale) anxiety and depression scale and Pittsburg Sleep Quality Inventory (PSQI). Cognitive function was assessed with Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Digital Symbol Substitution Test (DSST), Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT) and the Perceived Deficits Questionnaire (PDQ-20).Results. 56 % of patients with CM complained of memory problems. Decreased cognitive function was also observed during self-assessment using the PDQ-20 questionnaire. Objectively, we found a significant decrease in 90-second DSST results and RAVLT total recall and learning rates. 44 % of subjects with CM scored lower than 26 points on MoCA. Most frequently we found impairments in attention (75 %), memory/delayed recall (50 %), language (50 %) and executive function (37 %). Depression and sleep quality correlated with only several parameters of cognitive tests.Conclusion. Subjective and objective cognitive deficits are prevalent in the CM population. Most often memory and attention are impaired. Cognitive complaints need to be carefully assessed, and treatment of such impairment may improve quality of life and decrease disability in CM.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».