Acute Treatment of Migraine in Adolescents: Real-World Analysis of Remote Electrical Neuromodulation (REN)
Notice bibliographique
Résumé
Nearly 10% of children and adolescents in the United States experience migraine. Pharmacologic treatment of migraine in adolescents is limited due to only few US Food and Drug Administration (FDA)-approved medications, limited efficacy, or lack of tolerability. Remote Electrical Neuromodulation (REN) is a nonpharmacologic abortive treatment for migraine, cleared by the FDA for patients aged 12 years and above. This study evaluated real-world efficacy of REN in adolescents aged 12 to 17 years. Real-world data were collected from patients aged 12 to 17 years treated with the REN device (Nerivio) from January 1, 2021, to May 31, 2022. Study's end points included consistent efficacy two hours after treatment, use of REN as a standalone versus as an adjunct therapy, treatment intensity, and safety. Of 1629 adolescents included in the study, consistent response in at least 50% of treatments at two hours posttreatment was achieved by 60.3% of patients for pain relief, 26.3% for pain freedom, 66.3% for functional disability relief, and 41.2% for functional disability freedom. Of 2365 treatments in which medication usage was reported, REN was used as standalone therapy in 64.4% of the treatments, REN was combined with over-the-counter medications in 18.6%, and it was combined with prescription medications in 17%. Mean treatment intensity from 13,716 treatments was 28.5% (±13.6%) of the max stimulator output. Only three device-related adverse events were reported, all minor. This real-world analysis demonstrates the persistent efficacy of REN for abortive treatment of migraine in adolescents, extending findings of prior clinical trials in adolescents and real-world studies in adults.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».