DETERMINING MIGRAINE WITH AURA TRIGGER FACTORS TOWARD IMPROVING THE PRACTICE: A CROSS-SECTIONAL STUDY FROM SAUDI ARABIA
Notice bibliographique
Résumé
Background: Primary headache is one of the most common disorders treated in neurology clinics. Globally, it has been estimated that the current prevalence of headache disorder in adults symptomatic, at least once within the last year, is about 50%. According to the Global Burden of Disease Study 2015, migraine was ranked as the third most common cause of disability worldwide. One of the significant migraines is migraine with aura, a frequent headache that occurs after or with sensory disturbances. Aim: This study aimed to identify and compare triggers in previously diagnosed patients with migraine with aura (MwA) to those who have not been identified with migraine with aura before but diagnosed according to a questionnaire survey distributed in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA). Methods: Adults aged 18–50 years were randomly selected in the Kingdom of Saudi Arabia to participate in this non-interventional, multicentre, cross-sectional study. The study data was collected via an online questionnaire using the diagnostic criteria of the International Classification of Headache Disorders 2018 and the Cleveland Clinic Canada headache questionnaire. Results and Discussion: Of the 4.140 potentially eligible individuals, 302 were not previously diagnosed with migraine with aura but were diagnosed with a questionnaire (Group A), while 71 participants were already diagnosed (MwA) (Group B). A significant relationship was found among MwA and stress and anxiety, sleep disturbance, noisy places, exposure to lots of lights, prolonged computer work, hunger, fasting, studying for exams, and menstruation in Group A. Group B experienced all of the previous triggers in addition to weather changes, certain odors, and the consumption of cheese, bananas, and hotdogs. Conclusions: The trigger factors are common in individuals with MwA. Awareness of these triggers is essential for preventing the severe complications of MwA, hence, enhance the quality of life of patients.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».