Predictors of episodic migraine transformation to chronic migraine: A systematic review and meta-analysis of observational cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: An estimated 2.5-3.1% of people with episodic migraine develop chronic migraine in a year. Several risk factors are associated with an increased risk for this transformation. We conducted a systematic review and meta-analysis to provide quantitative and qualitative data on predictors of this transformation. METHODS: An electronic search was conducted for published, prospective, cohort studies that reported risk factors for chronic migraine among people with episodic migraine. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Quality of evidence was determined according to the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) guidelines. Effect estimates were retrieved and summarized using risk ratios. RESULTS: Of 5695 identified publications, 11 were eligible for inclusion. The pooled analysis (GRADE system) found "high" evidence for monthly headache day frequency ≥ 10 (risk ratio = 5.95), "moderate" evidence for depression (risk ratio = 1.58), monthly headache day frequency ≥ 5 (risk ratio = 3.18), and annual household income ≥ $50,000 (risk ratio = 0.65) and "very low" evidence for allodynia (risk ratio = 1.40) and medication overuse (risk ratio = 8.82) in predicting progression to chronic migraine. CONCLUSIONS: High frequency episodic migraine and depression have high quality evidence as predictors of the transformation from episodic migraine to chronic migraine, while annual household income over $50,000 may be protective.
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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 | 0,023 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».