Characteristics of Adults with Migraine in Alberta, Canada: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Migraine, including episodic migraine (EM) and chronic migraine (CM), is a common neurological disorder that imparts a substantial health burden. OBJECTIVE: Understand the characteristics and treatment of EM and CM from a population-based perspective. METHODS: This retrospective population-based cross-sectional study utilized administrative data from Alberta. Among those with a migraine diagnostic code, CM and EM were identified by an algorithm and through exclusion, respectively; characteristics and migraine medication use were examined with descriptive statistics. RESULTS: From 79,076 adults with a migraine diagnostic code, 12,700 met the criteria for CM and 54,686 were considered to have EM. The majority of migraineurs were female, the most common comorbidity was depression, and individuals with CM had more comorbidities than EM. A larger proportion of individuals with CM versus EM were dispensed acute (80.6%: CM; 63.4%: EM) and preventative (58.0%: CM; 28.9%: EM) migraine medications over 1 year. Among those with a dispensation, individuals with CM had more acute (13.6 ± 32.2 vs. 4.6 ± 10.9 [mean ± standard deviation], 95% confidence interval [CI] 7.7-8.3), and preventative (12.6 ± 43.5 vs. 5.0 ± 12.6, 95% CI 6.9-8.4) migraine medication dispensations than EM, over 1-year. Opioids were commonly used in both groups (proportion of individuals dispensed an opioid over 1-year: 53.1%: CM; 25.7%: EM). CONCLUSIONS: Individuals with EM and CM displayed characteristics and medication use patterns consistent with other reports. Application of this algorithm for CM may be a useful and efficient means of identifying subgroups of migraine using routinely collected health data in Canada.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».