Epidemiological linkage between migraine and diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to elucidate the nature and extent of the associations between diabetes mellitus (DM) and migraine through a systematic review and meta-analysis. METHODS: We searched the PubMed, Web of Science, and Scopus databases without a specified start date until June 2, 2024. Cross-sectional and cohort studies analyzing the risk of migraine in individuals with DM and vice versa were included. Studies without at least age and sex adjustments were excluded. Data were extracted to calculate odds ratios (ORs) and hazard ratios (HRs). Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. RESULTS: Eight cross-sectional studies (131,361 patients with DM and 1,005,604 patients with migraine) and four cohort studies (103,205 patients with DM patients and 32,197 patients with migraine) were included. Meta-analyses of the cross-sectional studies showed no significant overall association between DM and migraine. Subgroup analyses revealed that type 1 diabetes reduced the odds of having migraine (OR 0.48, 95% confidence interval [CI] 0.30-0.77), while migraine without aura (MO) increased the odds of having DM (OR 1.19, 95% CI 1.02-1.39). The cohort studies indicated that DM decreased the risk of developing migraine (HR 0.83, 95% CI 0.76-0.90), and a history of migraine increased the risk of developing DM (HR 1.09, 95% CI 1.01-1.17). CONCLUSIONS: DM, particularly type 1 diabetes, is negatively associated with migraine occurrence, whereas migraine, especially MO, is positively associated with DM occurrence. However, most of the results remained at a low or very low level of evidence, indicating the need for further research.
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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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».