Alexithymia Increases the Headache Pain Index in Women with Migraine: Preliminary Results
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alexithymia is characterized by a deficit in identifying and communicating feelings. Emerging evidence suggests that it is highly prevalent in migraine, where it could affect the pain expression. This pilot study on female migraineurs aimed at assessing any relationship between alexithymia and headache attacks in terms of frequency and pain intensity. Methods: All the patients (42) who fulfilled the diagnostic criteria for migraine were enrolled in this pilot, observational, cross-sectional study after having obtained written informed consent. A psychological assessment was made of each patient to identify any alexithymia using the TAS-20 scale, for anxiety/mood comorbidity (the STAI-Y1, STAI-Y2, and BDI-II) and for migraine-related disability (the HIT-6). An HPI index (attack frequency x pain intensity) was also calculated for each patient, based on their headache diaries. A multivariate analysis was performed to investigate any association among the TAS-20 score, HPI score, and the following covariates: BDI-II, STAI-Y1, STAI-Y2, HIT-6 scores, age, education, and disease duration. Results: Overall, 35.6% of the sample were given a diagnosis of alexithymia. After removing a subgroup of 7 subjects with HPI > 100, with more severe psychiatric comorbidity and a longer disease duration from the whole sample, a multivariate analysis detected a statistically significant (p = 0.010) association between the HPI and TAS-20 scores. Conclusions: This pilot study suggests that alexithymia may play a role in increasing the frequency and pain intensity of migraine attacks, consequently worsening disability in female migraineurs. Further studies are required to confirm this finding.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».