Alexithymia profile across migraine subtypes: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Migraine is a prevalent neurological disorder, with chronic migraine (CM) and medication overuse headache (MOH) often comorbid with psychiatric conditions. Patients with CM may experience social cognitive impairments, including alexithymia, which could contribute to their condition’s severity and prognosis. This study aims to characterize alexithymia in patients with episodic migraine (EM) and CM and explore differences in alexithymia between patients with and without aura. Methods: This cross-sectional study included adult patients with EM, CM (with or without MOH), and healthy controls (HCs), conducted at two tertiary headache centers in Italy. Participants completed the Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20) to assess alexithymia levels. Demographic, clinical, and cognitive functioning data were collected. Migraine features, including frequency, aura symptoms, and medication usage, were also recorded. Results: The cohort included 200 migraine individuals and 79 HCs. Patients with CM exhibited significantly higher alexithymia scores (56.0±13.2) compared to EM patients (47.8±12.0, p<0.001) and HCs (44.5±11.9, p<0.001). A higher proportion of CM patients (32.0%) had pathological alexithymia compared to EM patients (16.0%) and HCs (9.0%) (overall difference, p<0.001). No significant differences were found in TAS-20 scores between migraine individuals with aura (45.2±9.9) and those without aura (49.5±13.0, p=0.182). Conclusions: Patients with CM exhibit higher levels of alexithymia compared to those with EM and HCs. These findings suggest that alexithymia may be a more specific trait of CM. Future research should investigate the role of alexithymia in migraine management, particularly in relation to its impact on quality of life and treatment outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».