Retinal nerve fiber layer changes in migraine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Migraine is a common neurological disease, which seriously affects the quality of life and daily activities of patients. Although migraine is a transient phenomenon of cerebral vasoconstriction, it is well documented that recurrent attacks of migraine may lead to abnormalities in retinal structure. Optical coherence tomography (OCT) is a sensitive method to detect subtle damage in retinal nerve fiber layer (RNFL). There have been many studies investigating the difference in RNFL thickness with optical coherence tomography (OCT) between migraine patients and healthy controls. However, the results were not consistent. Our purpose is to perform a meta-analysis to investigate RNFL alterations in migraine. METHODS: We will search PubMed, Embase, Web of science for studies assessing the differences in RNFL measured by OCT between patients with migraine and healthy controls. Case-control studies published in English will be included. Two reviewers will independently screen eligible articles, extract data, and assess quality. This meta-analysis will synthesize selected research data and compare the difference in RNFL thickness between patients with migraine and healthy controls. We will use Stata 15 in this meta-analysis. I statistics will be used to assess heterogeneity. If I ≤ 50%, the data are synthesized will use a fixed effect model. Otherwise, a random effect model will be performed. Publication bias will be determined by the Egger test. The methodological quality of all included studies will be evaluated by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). We will perform subgroup analysis, sensitivity analysis, and meta-regression analysis to test the robustness of the results. RESULTS: We will obtain quantitative results regarding the difference in RNFL thickness between migraine patients and healthy controls. The results will be published in a peer-reviewed journal. CONCLUSIONS: The results of this study provide a high-quality synthesis of existing evidence and provide a basis for assessing the effect of migraine on the thickness of RNFL. REGISTRATION NUMBER: INPLASY 202060033.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».