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Enregistrement W4387356818 · doi:10.1111/head.14632

Migraine and air pollution: A systematic review

2023· review· en· W4387356818 sur OpenAlexaff
Andrea Portt, Christa Orchard, Hong Chen, Erjia Ge, Christine Lay, Peter Smith

Notice bibliographique

RevueHeadache The Journal of Head and Face Pain · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensWomen's College HospitalToronto Public HealthInstitute for Work & HealthHealth CanadaUniversity of TorontoInstitute of Population and Public HealthPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir pollutionEnvironmental healthMigraineMedicinePollutantPollutionEnvironmental scienceChemistryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To systematically synthesize evidence from a broad range of studies on the association between air pollution and migraine. Background Air pollution is a ubiquitous exposure that may trigger migraine attacks. There has been no systematic review of this possible association. Methods We searched for empirical studies assessing outdoor air pollution and any quantified migraine outcomes. We included short‐ and long‐term studies with quantified air pollution exposures. We excluded studies of indoor air pollution, perfume, or tobacco smoke. We assessed the risk of bias with the World Health Organization's bias assessment instrument for air quality guidelines. Results The final review included 12 studies with over 4,000,000 participants. Designs included case‐crossover, case–control, time series, and non‐randomized pre–post intervention. Outcomes included migraine‐related diagnoses, diary records, medical visits, and prescriptions. Rather than pooling the wide variety of exposures and outcomes into a meta‐analysis, we tabulated the results. Point estimates above 1.00 reflected associations of increased risk. In single‐pollutant models, the percent of point estimates above 1.00 were carbon monoxide 5/5 (100%), nitrogen dioxide 10/13 (78%), ozone 7/8 (88%), PM 2.5 13/15 (87%), PM 10 2/2 (100%), black carbon 0/1 (0%), methane 4/6 (75%), sulfur dioxide 3/5 (60%), industrial toxic waste 1/1 (100%), and proximity to oil and gas wells 6/13 (46%). In two‐pollutant models, 16/17 (94%) of associations with nitrogen dioxide were above 1.00; however, more than 75% of the confidence intervals included the null value. Most studies had low to moderate risks of bias. Where differences were observed, stronger quality articles generally reported weaker associations. Conclusions Balancing the generally strong methodologies with the small number of studies, point estimates were mainly above 1.00 for associations of carbon monoxide, nitrogen dioxide, ozone, and particulate matter with migraine. These results were most consistent for nitrogen dioxide.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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