The epidemiology of primary headaches in patients with multiple sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle