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Enregistrement W2943077998 · doi:10.1155/2019/7307198

Cognitive Decline in Chronic Migraine with Nonsteroid Anti-inflammation Drug Overuse: A Cross-Sectional Study

2019· article· en· W2943077998 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoying Cai, Xiaotian Xu, Aiwu Zhang, Jianwen Lin, Xiaojuan Wang, He Wen, Yannan Fang

Notice bibliographique

RevuePain Research and Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuangzhou Science and Technology Program key projectsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineCross-sectional studyMigraineCognitionAnxietyTrail Making TestDigit symbol substitution testIctalChronic MigraineHospital Anxiety and Depression ScaleInternal medicineDepression (economics)Cognitive declineStroke (engine)Montreal Cognitive AssessmentEffects of sleep deprivation on cognitive performancePhysical therapyPsychiatryEpilepsyDementiaNeuropsychologyCognitive impairmentPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background . Chronic migraine with medication overuse headache (CM-MOH) is the most common type of chronic migraine, and it increases risk of stroke and white matter lesions. These pathologic changes could induce cognitive decline. However, the alteration of cognitive function in CM-MOH patients is not established. Therefore, we took this study to reveal the cognitive performances in CM-MOH. Methods . This cross-sectional study was conducted between December 2015 and January 2017. Patients were divided into CM-MOH, CMwoMOH (chronic migraine without medication overuse), and MO (migraine without aura) groups. Cognitive function was assessed in all cases during interictal periods using Addenbrooke’s Cognitive Examination Test (ACE-R), Trail Making Test A/B (TMT A/B), and Digit Symbol Test (DST). Detailed headache characteristics and evaluation of anxiety, depression, and living and sleep quality were collected. Results . 116 patients were included in this study. There were 21 CM-MOHs, 20 CMwoMOHs, 35 MOs, and 40 controls. Age and education were the independent risk factors of cognitive decline (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>&lt;</mml:mo><mml:mn>0.05</mml:mn></mml:mrow></mml:math>). After adjusting, the risk of cognitive decline was higher in CM compared with control in ACE-R score and language fluency (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mrow><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>&lt;</mml:mo><mml:mn>0.05</mml:mn></mml:mrow></mml:math>). In addition, CM-MOH sufferers were in higher risk of memory and executive dysfunction (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mrow><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>&lt;</mml:mo><mml:mn>0.05</mml:mn></mml:mrow></mml:math>). The cognitive function had no difference between CM-MOH and CMwoMOH (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"><mml:mrow><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>&gt;</mml:mo><mml:mn>0.05</mml:mn></mml:mrow></mml:math>). Meanwhile, CM-MOH got significantly higher scores than MO in anxiety and depression, with poorer performances in sleep and life quality (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"><mml:mrow><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>&lt;</mml:mo><mml:mn>0.05</mml:mn></mml:mrow></mml:math>). Conclusion . The risk of cognitive decline increased in chronic migraine patients. Nonsteroid anti-inflammatory drugs overuse had no influence on cognitive performances among chronic migraine sufferers.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,348 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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