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Enregistrement W4390346274 · doi:10.3389/fpubh.2023.1303394

Headache-related clinical features in teleworkers and their association with coping strategies during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4390346274 sur OpenAlexaff
Mariève Houle, Julien Ducas, Arnaud Lardon, Martin Descarreaux, Andrée-Anne Marchand, Jacques Abboud

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMigraineCoping (psychology)MedicineHeadachesPandemicPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Physical therapyClinical psychologyPsychiatryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The objectives were (1) to describe and compare headache-related clinical features between teleworkers with migraine and those with tension-type headache (TTH) and (2) to determine the association between coping strategies and headache frequency, and intensity in the context of the COVID-19 pandemic. Methods This cross-sectional online survey was conducted with 284 teleworkers (127 with migraine and 157 with TTH). Sociodemographic data, information related to work factors, headache clinical features, coping strategies used during the COVID-19 pandemic, and headache-related clinical features were compared between headache profiles. Bivariate logistic regression analyses were used to determine the association between coping strategies and headache frequency, and intensity. Results Results showed that teleworkers with migraine had longer and more painful headache episodes than teleworkers with TTH (ps < 0.001). Higher migraine frequency was associated with the use of the denial coping strategy (p = 0.006) while lower migraine intensity was associated with planning (p = 0.046) and the use of positive reframing (p = 0.025). Higher TTH frequency was associated with the use of venting, self-blame, and behavioral disengagement (ps < 0.007) while higher TTH intensity was associated with substance use and behavioral disengagement (ps < 0.030). All associations remained significant after adjusting for BMI as a covariate. Discussion/conclusion Teleworkers with migraine had more intense and longer headache episodes than teleworkers with TTH. This could be explained by the fact that a greater proportion of individuals suffering from migraine experienced headaches prior to the beginning of the pandemic compared with teleworkers suffering from TTH. Regarding coping strategies, both primary headache profiles were associated with different types of coping strategies. Most of the coping strategies associated with headache frequency or intensity were maladaptive except for planning and positive reframing that were found to be inversely associated with migraine intensity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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