Association between pain intensity and cognitive function in primary headache
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients suffering from primary headaches such as migraine, tension-type headache, and cluster headache frequently report cognitive problems, particularly with attention and memory. The aim of this study was to see if there was a link between pain intensity and cognitive function in people who had primary headaches. Methods: This cross-sectional study included 69 primary headache patients (37 migraines, 27 tension-type headaches and 5 cluster headaches; age range 18–80 year). Migraine, tension-type headache and cluster headache diagnosis were determined according to the International Classification of Headache Disorders 3rd edition beta version (ICHD-3 beta) diagnostic criteria. All eligible subjects underwent cognitive function examination using Montreal Cognitive Assessment Indonesian version (MoCA-INA), Trail Making test A (TMT-A), Trail Making test B (TMT-B), Trail Making test C (TMT-C), Forward Digit Span and Backward Digit Span. The intensity of pain was assessed using Numeric Rating Scale (NRS). Results: There were 69 primary headache patients included in this study, 52 (75.4%) patients had abnormal MoCA-INA, 52(75.4%) patients had abnormal Forward Digit Span and 48(69.6%) patients had abnormal Backward Digit Span. There was significant correlation between pain intensity and cognitive function in migraine, TTH and cluster headaches patients. The MoCA-INA, Forward Digit Span and Backward Digit Span had negative correlations with pain intensity, whereas TMT A-time, TMT A-error, TMT B-time and TMT B-error had positive correlation. Conclusion: There were significant associations between pain intensity of and cognitive function in primary headaches with p<0.05. It is suggested that the more severe pain intensity, the more impair of cognitive function.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».