Exploring the Use of Vagal Nerve Stimulation as an Alternative to Commonly Prescribed Migraine Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Scholars often define migraine as a headache of varying intensity, often accompanied by nausea, sensitivity to light, and sound (Pescador et al., 2022; Yeh et al., 2018; Weatherall et al., 2015). Migraine is a debilitating disease that affects a sizable portion of humans. Currently, the most common method of treatment for migraines is mediation from drugs such as Ergotamines and Triptans. Although medication is a very common treatment, many alternative treatments exist. Although such medications have varying degrees of effectiveness, they are becoming increasingly common, in part, due to their cost effectiveness and simplicity of use. The purpose of the current work is to summarize the research done on one particularly promising alternative method, namely vagal nerve stimulation (VNS) and propose avenues for further research. VNS comes in multiple forms (auricular, cervical, inserted), each of which are associated with differential levels of effectiveness in reducing migraine symptomatology. Importantly, each form of VNS is also associated with distinct drawbacks as well. The current work suggests that more research is still needed to robustly understand the optimal method of VNS for migraine treatment and how VNS interacts with other treatments (e.g., medication). In addressing these topics, the current work seeks to construct a more robust understanding of the promise and future applications of VNS.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».