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Enregistrement W4291171243 · doi:10.1186/s12889-022-13917-z

Prevalence and risk factors of ischemic stroke-related headache in China: a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4291171243 sur OpenAlexaff
Qi Xie, Yinping Wu, Juhong Pei, Qianqian Gao, Qiang Guo, Xinglei Wang, Juanping Zhong, Yujie Su, Junqiang Zhao, Lanfang Zhang, Xinman Dou

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisPublication biasFunnel plotSubgroup analysisCochrane LibraryStroke (engine)Odds ratioHeadachesInternal medicineEpidemiologyPhysical therapyPediatricsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Headache accompanying ischemic stroke is considered an independent predictor of neurological deterioration. This meta-analysis aims to estimate the prevalence of ischemic stroke-related headaches and identify its risk factors in China. METHODS: PubMed, Embase, Cochrane Library database, Web of Science, PsycINFO, and four Chinese databases for the related publications were searched. Two researchers independently selected the literature, extracted the relevant data, and assessed its methodological quality. The meta-analysis applied a random-effects model with R software to calculate the pooled prevalence of ischemic stroke-related headaches in Chinese patients, and to merge the odds ratio (OR) of risk factors. Subgroup analysis, sensitivity analysis, and meta-regression analysis were conducted. Publication bias was assessed by a funnel plot and Egger test. RESULTS: Ninety-eight studies were eligible for inclusion. The overall pooled prevalence of ischemic stroke-related headache was 18.9%. Subgroup analysis showed that the prevalence of ischemic stroke related-headaches was higher among studies using self-report to diagnosis headache (18.9%; 95%CI, 8.9% to 40.2%), and those focused on age ≥ 55 years (19.7%; 95%CI, 14.9% to 25.9%), rural settings (24.9%; 95%CI, 19.7% to 31.6%). There were no significant differences in the headache prevalence between studies in the south and north, and inland and coastal studies. The prevalence of pre onset headache (13.9%) and tension-type headache (15.5%) and was higher compared with other types. History of headache (OR = 3.24; 95%CI, 2.26 to 4.65.), female gender (OR = 2.06; 95%CI, 1.44 to 2.96.), midbrain lesions (OR = 3.56; 95%CI, 1.86 to 6.83.), and posterior circulation stroke (OR = 2.13; 95%CI, 1.14 to 4.32) were major risk factors. CONCLUSION: The prevalence of ischemic stroke-associated headache is high in China. In addition, women, presence of midbrain lesions, posterior circulation stroke and a history of migraine were high-risk factors for ischemic stroke-related headaches. Designing effective interventions to prevent or alleviated headaches is necessary to promote patients' neurological recovery and quality of life.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,037
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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