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Enregistrement W2943918552 · doi:10.1186/s12883-019-1284-8

Global assessment of migraine severity measure: preliminary evidence of construct validity

2019· article· en· W2943918552 sur OpenAlexafffund
Tolulope T. Sajobi, Farnaz Amoozegar, Meng Wang, Natalie Wiebe, Kirsten M. Fiest, Scott B. Patten, Nathalie Jetté

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCumming School of Medicine, University of CalgaryUniversity of CalgaryAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health SolutionsHotchkiss Brain Institute, University of CalgaryAlberta Health Services
Mots-clésMigraineMedicineDepression (economics)Hospital Anxiety and Depression ScaleSeverity of illnessChronic MigraineNeurologyAnxietyQuality of life (healthcare)Patient Health QuestionnairePhysical therapyPsychiatryInternal medicineDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In persons with migraine, severity of migraine is an important determinant of several health outcomes (e.g., patient quality of life and health care resource utilization). This study investigated how migraine patients rate the severity of their disease and how these ratings correlate with their socio-demographic, clinical, and psycho-social characteristics. METHODS: This is a cohort of 263 adult migraine patients consecutively enrolled in the Neurological Disease and Depression Study (NEEDs). We obtained a broad range of clinical and patient-reported measures (e.g., patients' ratings of migraine severity using the Global Assessment of Migraine Severity (GAMS), and migraine-related disability, as measured by the Migraine Disability Scale (MIDAS)). Depression was measured using the 9-item Patient Health Questionnaire (PHQ-9) and the 14-item Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Median regression analysis was used to examine the predictors of patient ratings of migraine severity. RESULTS: The mean age for the patients was 42.5 years (SD = 13.2). While 209 (79.4%) patients were females, 177 (67.4%) participants reported "moderately severe" to "extremely severe" migraine on the GAMS, and 100 (31.6%) patients had chronic migraine. Patients' report of severity on the GAMS was strongly correlated with patients' ratings of MIDAS global severity question, overall MIDAS score, migraine type, PHQ-9 score, and frequency of migraine attacks. Mediation analyses revealed that MIDAS mediated the effect of depression on patient ratings of migraine severity, accounting for about 32% of the total effect of depression. Overall, migraine subtype, frequency of migraine, employment status, depression, and migraine-related disability were statistically significant predictors of patient-ratings of migraine severity. CONCLUSIONS: This study highlights the impact of clinical and psychosocial determinants of patient-ratings of migraine severity. GAMS is a brief and valid tool that can be used to assess migraine severity in busy clinical settings.

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 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,454

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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