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Enregistrement W3086948619 · doi:10.1111/head.13943

Patterns of Perceived Stress Throughout the Migraine Cycle: A Longitudinal Cohort Study Using Daily Prospective Diary Data

2020· article· en· W3086948619 sur OpenAlexaff
Marina Vives‐Mestres, Amparo Casanova, Dawn C. Buse, Stephen Donoghue, Timothy T. Houle, Richard B. Lipton, Alec Mian, Kenneth Shulman, Serena L. Orr

Notice bibliographique

RevueHeadache The Journal of Head and Face Pain · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMigraineMedicinePerceived Stress ScaleCohortProspective cohort studyPhysical therapyPediatricsAnesthesiaInternal medicineStress (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives To describe patterns of perceived stress across stages of the migraine cycle, within and between individuals and migraine episodes as defined for this study. Methods Individuals with migraine aged ≥18 years, who were registered to use the digital health platform N1‐Headache TM , and completed 90 days of daily data entry regarding migraine, headache symptoms, and lifestyle factors were eligible for inclusion. Perceived stress was rated once a day at the participant’s chosen time with a single question, “How stressed have you felt today?” with response options graded on a 0‐10 scale. Days were categorized into phases of the migraine cycle: P pre = pre‐migraine headache (the 2 days prior to the first day with migraine headache), P 0 = migraine headache days, P post = post‐migraine headache (the 2 days following the last migraine day with migraine headache), and P i = interictal days (all other days). Episodes, defined as discrete occurrences of migraine with days in all 4 phases, were eligible if there was at least 1 reported daily perceived stress value in each phase. Individuals with ≥5 valid episodes, and ≥75% compliance (tracking 90 days in 120 calendar days or less) were eligible for inclusion in the analysis. Results Data from 351 participants and 2115 episodes were included in this analysis. Eighty‐six percent of the sample (302/351) were female. The mean number of migraine days per month was 6.1 (range 2‐13, standard deviation = 2.3) and the mean number of episodes was 6.0 (range 5‐10, standard deviation = 1.0) over the 90‐day period. Only 8 (8/351, 2.3%) participants had chronic migraine (defined as 15 or more headache days per month with at least 8 days meeting criteria for migraine). Cluster analysis revealed 3 common patterns of perceived stress variation across the migraine cycle. For cluster 1, the “let down” pattern, perceived stress in the interictal phase ( P i ) falls in the pre‐headache phase ( P pre ) and then decreases more in the migraine phase ( P 0 ) relative to P i . For cluster 2, the “flat” pattern, perceived stress is relatively unchanging throughout the migraine cycle. For cluster 3, the “stress as a trigger/symptom” pattern, perceived stress in P pre increases relative to P i , and increases further in P 0 relative to P i . Episodes were distributed across clusters as follows: cluster 1: 354/2115, 16.7%; cluster 2: 1253/2115, 59.2%, and cluster 3: 508/2115, 24.0%. Twelve participants (12/351, 3.4%) had more than 50% of their episodes fall into cluster 1, 216 participants (216/351, 61.5%) had more than 50% of their episodes fall into cluster 2, and 25 participants (25/351, 7.1%) had more than 50% of their episodes fall into cluster 3. There were 40 participants with ≥90% of their episodes in cluster 2, with no participants having ≥90% of their episodes in cluster 1 or 3. Conclusions On an aggregate level, perceived stress peaks during the pain phase of the migraine cycle. However, on an individual and episode basis, there are 3 dominant patterns of perceived stress variation across the migraine cycle. Elucidating how patterns of perceived stress vary across the migraine cycle may contribute insights into disease biology, triggers and protective factors, and provide a framework for targeting individualized treatment plans.

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)0,001
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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