Migren ve İlaç Aşırı Kullanım Baş Ağrısının Aleksitimi, Depresyon ve Anksiyete ile İlişkisi
Notice bibliographique
Résumé
Giriş: Migren oldukça sık görülen bir baş ağrısı formu olup, kronik migren ya da kronik gerilim baş ağrısı sonrası ilaç aşırı kullanım baş ağrısı (İAKBA) gelişebilir. Her iki baş ağrısı formunda da psikiyatrik hastalıklar eşlik edebilir. Bu çalışmadaki amacımız migren ve İAKBA arasında depresyon,anksiyete ve aleksitimi bakımından fark olup olmadığını araştırmaktır. Materyal ve Method: 25 migren ve 20 İAKBA tanılı hastalara Beck Depresyon ölçeği, Hamilton Anksiyete Değerlendirme Ölçeği ve Toronto Aleksitimi Skalası yapılarak değerler istatistiksel olarak karşılaştırıldı. Bulgular: Migren grubunda depresyon ve anksiyete değerleri İAKBA grubuna göre daha yüksek bulundu (p<0.05). İAKBA grubunda aleksitimik özellik migren grubuna göre daha yüksek bulundu (p<0.05). Sonuç: Depresyon ve anksiyete seviyesi migren hastalarında daha ön planda iken aleksitimik kişilik özelliği İAKBA grubunda daha yüksek bulunmuş olup bu durum İAKBA için öngörülebilir bir faktör olarak da değerlendirilebilir.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».