Disability in migraine: Multicountry results from the Chronic Migraine Epidemiology and Outcomes – International (CaMEO-I) Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies of migraine have evaluated migraine disability across multiple countries using the same methodology. METHODS: This cross-sectional, web-based survey was conducted in 2021-2022 in Canada, France, Germany, Japan, UK and USA. Respondents with migraine were identified based on modified International Classification of Headache Disorders, 3rd edition, criteria. Headache features (Migraine Symptom Severity Score (MSSS, range: 0-21), presence of allodynia (Allodynia Symptom Checklist, ASC-12)) and migraine burden (Patient Health Questionnaire-4 (PHQ-4), Migraine-Specific Quality of Life questionnaire version 2.1 (MSQ v2.1), Work Productivity and Activity Impairment (WPAI) questionnaire) were evaluated. RESULTS: Among 14,492 respondents with migraine across countries, the mean ± SD MSSS was 15.4 ± 3.2 and 48.5% (7026/14,492) of respondents had allodynia based on ASC-12. Of all respondents living with migraine, 35.5% (5146/14,492) reported moderate to severe anxiety and/or depression symptoms. Mean ± SD MSQ v2.1 Role Function-Restrictive, Role Function-Preventive and Emotional Function domain scores were 60.7 ± 22.9, 71.5 ± 23.0 and 65.1 ± 27.2, respectively. The WPAI mean ± SD percentages of respondents who missed work or worked impaired as a result of migraine were 6.8 ± 18.1% and 41.0 ± 30.1%, respectively. CONCLUSIONS: For every country surveyed, migraine was associated with high levels of symptom severity, with allodynia and with substantial burden.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle