Study on the Correlation Between Patent Foramen Ovale and Migraine Based on Meta Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This meta-analysis systematically investigates the association between Patent Foramen Ovale (PFO) and the prevalence of migraine. Our goal is to quantify this relationship and evaluate its implications for clinical practice and future research. Methods: An extensive literature search was carried out in various databases, such as PubMed, Embase, The Cochrane Library, Web of Science, CNKI, VIP, WanFang Data, and CBM, up to November 2023. The search focused on case-control, cross-sectional, and cohort studies examining the link between PFO and migraine. The literature screening and data extraction, based on predefined inclusion and exclusion criteria, were independently conducted by two reviewers. The studies' quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), and RevMan 5.3 software was employed for the meta-analysis. Results: A total of 27 studies involving 8,875 participants were included in the meta-analysis. The results indicate a statistically significant association between PFO and migraine prevalence. Key findings include: (1) Overall, individuals with migraine had higher rates of PFO compared to healthy controls (OR = 3.22, 95% CI = 2.21 to 4.67, P < .00001). (2) The association was stronger in the Migraine with Aura group (OR = 3.69, 95% CI = 1.93 to 7.04, P < .0001) than in the Non-Migraine with Aura group (OR = 1.48, 95% CI = 1.09 to 2.00, P = .01). (3) The prevalence of PFO was notably higher in the Migraine with Aura group compared to the Non-Migraine with Aura group (OR = 2.32, 95% CI = 1.96 to 2.76, P < .00001). Conclusion: The analysis confirms a noteworthy correlation between PFO and migraine, underscoring the relationship and suggesting additional studies need to elucidate the underlying mechanisms and clinical ramifications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».