Primary headache types in adult epilepsy patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Headache is among the most common comorbidities in epilepsy. This study examined the distribution of different primary headache disorders in a large cohort of patients with diagnosed epilepsy. Headache types were analysed with regard to gender, type of epilepsy and antiepileptic drugs (AEDs). Methods In this prospective single-centre study, 500 patients with epilepsy (250 female, mean age: 45.52 ± 17.26 years) were evaluated with regards to primary headache types using a validated German headache questionnaire categorizing for migraine (MIG), tension-type headache (TTH) or trigeminal autonomic cephalalgias (TAC), their combinations and unclassifiable headache. Data regarding type of epilepsy, seizure-associated headache, AED treatment and seizure freedom were collected. Results Of 500 patients with epilepsy, 163 (32.6%) patients (108 female and 55 male) reported suffering from headaches at least 1 day per month. MIG (without aura, with aura) and TTH were the most frequent headache type (MIG 33.1%, TTH 33.1%). Female epilepsy patients reported headaches significantly more often than male patients ( x 2 = 8.20, p = 0.0042). In contrast, the type of epilepsy did not significantly affect headache distribution. Of 163 patients with headache, 66 (40.5%) patients reported seizure-associated headache and AEDs were used by 157 patients. Of importance, patients with AED monotherapy suffered from MIG less often when compared to patients on polytherapy ( x 2 = 4.79, p = 0.028). Conclusion MIG and TTH are the most common headache types in epilepsy patients and headache is more frequent among female epilepsy patients. Monotherapy in AEDs might have a beneficial effect on the frequency of headache compared to polytherapy.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».