Chronic Migraine Epidemiology and Outcomes – International (CaMEO-I) Study: Methods and multi-country baseline findings for diagnosis rates and care
Notice bibliographique
Résumé
Background The Chronic Migraine Epidemiology and Outcomes-International study provides insight into people with migraine in multiple countries. Methods This cross-sectional, observational, web-based cohort study was conducted in Canada, France, Germany, Japan, United Kingdom, and United States. An initial Screening Module survey solicited general healthcare information from a representative sample and identified participants with migraine based on modified International Classification of Headache Disorders-3 criteria; those with migraine completed a detailed survey based on validated migraine-specific assessments. Results Among 90,613 people who correctly completed the screening surveys, 76,121 respondents did not meet the criteria for migraine, while 14,492 did. Among respondents with migraine, mean age ranged from 40 to 42 years. The median number of monthly headache days ranged from 2.33 to 3.33 across countries, while the proportion of respondents with moderate-to-severe disability (measured by Migraine Disability Assessment) ranged from 30% (Japan) to 52% (Germany). The proportion of respondents with ≥15 monthly headache days ranged from 5.4% (France) to 9.5% (Japan). Fewer than half of respondents with migraine in each country reported having received a migraine diagnosis. Conclusion These results demonstrated high rates of migraine-related disability and underdiagnosis of migraine across six countries. This study will characterize country-level burden, treatment patterns, and geographical differences in care.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».