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Enregistrement W4400095694 · doi:10.1111/head.14745

Clinical factors associated with day‐to‐day peak pain severity in individuals with chronic migraine: A cohort study using daily prospective diary data

2024· article· en· W4400095694 sur OpenAlexaff
Marina Vives‐Mestres, Amparo Casanova, Stephen D. Silberstein, Andrew D. Hershey, Serena L. Orr

Notice bibliographique

RevueHeadache The Journal of Head and Face Pain · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalMigraineOdds ratioIrritabilityProspective cohort studyPhysical therapyCohort studyCohortInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the association between day-to-day peak pain severity and clinical factors in individuals with chronic migraine (CM). BACKGROUND: Little is known about how clinical factors relate to day-to-day pain severity in individuals with CM. METHODS: Adults with CM were enrolled into this observational prospective cohort study that collected daily data about headache, associated symptoms, and lifestyle factors using a digital health platform (N1-Headache™) for 90 days. "Migraine days" were defined as days in which a headache occurred that had features described by the International Classification of Headache Disorders criteria. On these days, peak pain severity was recorded on a 4-point scale; on non-headache days peak pain severity was imputed as "0/none". The associations between peak pain severity and 12 clinical factors were modeled and adjusted for sex, age, daily headache, presence of menstrual bleeding, day of the week, and disability. All numerical and Likert scale variables were standardized prior to analysis. RESULTS: Data were available for 392 participants (35,280 tracked days). The sample was predominantly female (90.6%), with a mean (standard deviation) age of 39.9 (12.8) years. In the final multivariable model with random intercept and slopes, higher than typical self-reported levels of standardized stress (odds ratio [OR] 1.07, 95% confidence interval [CI] 1.04-1.11), standardized irritability (OR 1.05, 95% CI 1.02-1.08), standardized sadness (OR 1.05, 95% CI 1.02-1.07), fatigue (OR 1.25, 95% CI 1.15-1.36), eyestrain (OR 1.38, 95% CI 1.26-1.52), neck pain (OR 1.94, 95% CI 1.76-2.13), skin sensitivity (OR 1.61, 95% CI 1.44-1.80), and dehydration (OR 1.29, 95% CI 1.18-1.42) were associated with higher reported peak pain severity levels, while standardized sleep quality (OR 0.96, 95% CI 0.93-0.99) and standardized waking feeling refreshed (OR 0.84, 95% CI 0.81-0.88) were associated with lower reported peak pain severity levels. The inclusion of a random intercept and random slopes improved upon more parsimonious models and illustrated large differences in individuals' reporting of peak severity according to the levels of the associated clinical factors. CONCLUSION: Our data showed that the experience of CM, from a pain severity perspective, is complex, related to multiple clinical variables, and highly individualized. These results suggest that future work should aim to study a personalized approach to both medical and behavioral interventions for CM based on which clinical factors relate to the individual's experience of pain severity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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