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Enregistrement W2895883185 · doi:10.1590/0004-282x20180085

Chronic migraine patients show cognitive impairment in an extended neuropsychological assessment

2018· article· en· W2895883185 sur OpenAlexaboutno aff
Karen S. Ferreira, Caroliny Trevisan Teixeira, Carolina Cáfaro, Gabriela Z. Oliver, Gabriela L. P. Carvalho, Larissa A. S. D. Carvalho, Brenda G. Silva, Fernanda B. B. Haes, Marcelo Cedrinho Ciciarelli

Notice bibliographique

RevueArquivos de Neuro-Psiquiatria · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyCognitive impairmentMigraineNeuropsychological assessmentMedicineCognitionClinical psychologyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objective of the present study was to assess the presence of cognitive deficits in patients with chronic migraine, and to assess the main factors that trigger cognitive disorders, such as comorbidities or the use of medications. METHODS: Chronic migraine and control groups were interviewed in a case-control study. The frequency and intensity of the headache, medication used and associated comorbidities were determined. All patients were submitted to an extended neuropsychological assessment. RESULTS: The chronic migraine group (n = 30) had a worse performance in the Montreal Cognitive Assessment Test (p = 0.00), Verbal Fluency (p = 0.00), Stroop (p = 0.00), Clock Drawing Test (p = 0.00), Digit Span (p = 0.00) and Matrix Reasoning (p = 0.01). After statistical adjustment by linear regression, migraine continued to be the only relevant factor in the poorer performance in the Montreal Cognitive Assessment, Verbal Fluency, Clock Drawing and Stroop tests. CONCLUSIONS: Patients with chronic migraine have cognitive deficits in multiple tasks, regardless of the presence of comorbidities or the use of medications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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