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Enregistrement W4415261219 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.34221

Smartphone-Based Muscle Relaxation for Migraine in the Emergency Department

2025· article· en· W4415261219 sur OpenAlexfundno aff
Mia T. Minen, Elizabeth K. Seng, Benjamin W. Friedman, Alexis George, Kristina M. Fanning, Ryan Bostic, Scott W. Powers, Richard B. Lipton

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Center for Advancing Translational SciencesAllerganNational Institutes of HealthGrifolsH. Lundbeck A/SEli Lilly and CompanyYork UniversityTeva Pharmaceutical IndustriesU.S. Food and Drug AdministrationGlaxoSmithKlineAmgenPfizerAlzheimer's Association
Mots-clésEmergency departmentMigraineRelaxation (psychology)Muscle relaxation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The emergency department (ED) is a critical point of contact within the health care system and an opportunity to initiate nonpharmacologic migraine treatment. Objective: To examine whether progressive muscle relaxation (PMR) smartphone-based migraine self-management improved patient-reported outcomes for migraine compared with enhanced usual care. Design, Setting, and Participants: A randomized clinical trial of the smartphone application RELAXaHEAD with and without PMR. Patients aged 18 to 65 years visiting New York University Langone Health EDs for headache who met migraine criteria and self reported 4 or more migraine days per month were recruited from June 2019 to October 2021 with follow-up at 3 months. Data were analyzed from June 2022 to June 2025. Intervention: Participants in the intervention group were asked to listen to the app-based PMR for 60 days. Participants in the control group were asked to use the app as a symptom diary. Main Outcomes and Measures: Primary outcome was change in migraine-related disability (MIDAS). Secondary outcomes were change in migraine-specific quality of life (MSQv2) and monthly headache days (MHDs). Adherence (number of days of diary use, PMR use and total minutes of PMR use over 90-day period) was measured using back-end analytics. Results: Of the 94 patients (median [IQR] age, 33 [26-45] years; 57 [82.6%] female) randomized (48 control patients and 46 PMR patients), 69 of 94 (73%) had 1 or more follow-up MIDAS scores and constituted the modified intent-to-treat population (35 control patients and 34 PMR patients). The mean (SD) change in MIDAS scores from baseline to 3 months (last observation carried forward [LOCF] used if missing 3-month follow-up data) differed between groups (PMR, 25.09 [29.64] vs control, 6.86 [59.61]; P = .01). PMR had nearly double the number of respondents improving by 5 or more MIDAS points (28 of 34 [82.4%] vs 16 of 35 [45.7%] respondents; P = .002). There was no difference in MSQv2 domains from baseline to LOCF between PMR and control (mean [SD] role function preventive domain for PMR, 16.9 [24.5] vs control, 11.3 [25.9]); emotional function domain (mean [SD] for PMR, 26.5 [26.9] vs control, 19.8 [38.5]); and role function restrictive domain (mean [SD] for PMR, 18.1 [22.7] vs control, 18.7 [26.8]). Mean (SD) change in MHDs (baseline to 3 months) did not differ between groups (PMR, 2.9 [8.0]; 23 days vs control, -1.6 [6.5]; 25 days). Conclusion and Relevance: A PMR-based self-management program offered to patients with migraine after ED discharge yielded clinically significant reductions in migraine-related disability. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04281030.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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