Headache Phenotypes in Idiopathic Intracranial Hypertension and Its Short-Term Outcomes: A Retrospective Case Series Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Idiopathic intracranial hypertension (IIH) presents a complex physiopathology, leading into diverse manifestations, notably variable headache phenotypes. Furthermore, its frequent overlap with migraine complicates the evaluation of treatment benefit for IIH-related headache. Our aim was to investigate if there is any relationship between demographic factors, clinical patterns of headache, treatment response, and headache short-term outcome with the headache phenotype of IIH. Methods: This study was a retrospective analysis of demographic, clinical, and treatment features of patients with idiopathic intracranial hypertension presenting with headache and evaluation of headache outcomes in the first 12 months following treatment. Results: O). Patients presented with migraine (n = 11, 34.4%), tension-type (n = 9, 28.1%), or a not-classifiable headache (n = 12, 37.5%). Regarding treatment and short-term follow-up (12 months), there was a failure of medical treatment in 43.8% (n = 14) and a reduction of headaches (≥ 50%) in 62.5% (n = 20) of the patients. Among headache phenotypes, there were no significant differences regarding demographics, clinical features, clinical patterns, or treatment response at baseline. Also, there were no differences regarding response to treatment or headache outcomes in 1, 3, 6, and 12 months of follow-up. Conclusions: In our study, migraine and unclassifiable types were the most commonly reported headache phenotypes. Headache phenotype does not appear to be an essential factor in allowing clinical distinction, treatment response, or predicting the short-term headache outcome of this intriguing entity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».