The epidemiology of primary headaches in patients with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recent studies have shown a pathophysiologic link between headache and multiple sclerosis (MS), but the prevalence of primary headaches among patients with MS differs substantially across studies. This meta-analysis aimed to comprehensively gather available evidence to estimate the prevalence of primary headaches among patients with MS. METHOD: We systematically searched the electronic databases including PubMed, Embase, and Scopus for cohort, case-control, cross-sectional studies that measured the prevalence of headache among patients with MS. Two reviewers independently screened titles and abstracts to identify the eligible studies and the full texts of the included studies were reviewed. Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the risk of bias of the included literatures. We then conducted a meta-analysis using Stata Software 15.0 to calculate the pooled prevalence of headaches among patients with MS and assess the source of heterogeneity. RESULTS: of 82.1% (p < .001). Both a visual inspection of the funnel plot and Egger' regression tests revealed no significant publication bias (p = .44). The pooled estimated prevalence of migraine (55%) was higher in comparison with that of tension-type headache (20%). The prevalence of migraine subtype was 16% and 10% for migraine without aura and migraine with aura, respectively. The pooled prevalence of primary headache in case-control group (57%) was approximately in line with the cross-sectional group (56%). CONCLUSION: The overall prevalence of primary headaches among patients with MS was considerably high. Clinical screening of headache among patients with MS will be helpful to formulate an individualized treatment plans and alleviate the physical and mental impact of the disease.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».