The Burden of Illness of Migraine in Canada: New Insights on Humanistic and Economic Cost
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to characterize the burden of illness of migraine in Canada. The primary objective was to estimate the annual direct medical resource use and associated costs in migraine patients who failed at least two prophylactic therapies for migraine. METHODS: Adults with at least four migraine days per month and who had failed at least two prophylactic migraine therapies were included. Participation in a clinical trial within 12 months of enrollment was the sole exclusionary criterion. Patient demographic and clinical characteristics, migraine-related treatment and medical history, and direct medical resource utilization were collected through a retrospective medical chart review. Data on patient characteristics, lifestyle factors, treatments, medical resource utilization, out-of-pocket expenses, and indirect costs were collected through a cross-sectional patient survey. The patient survey also included validated patient-reported outcome instruments to assess migraine impact on quality of life and work productivity loss. RESULTS: In total, 287 migraine patients were included. The mean time since migraine diagnosis was 14.3 years and patients experienced a mean of 14.1 migraine days per month. The total estimated annual cost of chronic migraine (CM) was $25,669 per patient, while the annual total costs for high-frequency episodic and low-frequency episodic migraine (EM) were estimated to be $24,885 and $15,651, respectively. CONCLUSION: Migraine is associated with moderate to severe disability. This results in substantial economic burden, directly from healthcare costs such as prescription medications and indirectly through lost work productivity. We also observed that patients with high-frequency EM experience significant burden, similar to that observed for patients with CM.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».