Migren ve İlaç Aşırı Kullanım Baş Ağrısının Aleksitimi, Depresyon ve Anksiyete ile İlişkisi
Bibliographic record
Abstract
Giriş: Migren oldukça sık görülen bir baş ağrısı formu olup, kronik migren ya da kronik gerilim baş ağrısı sonrası ilaç aşırı kullanım baş ağrısı (İAKBA) gelişebilir. Her iki baş ağrısı formunda da psikiyatrik hastalıklar eşlik edebilir. Bu çalışmadaki amacımız migren ve İAKBA arasında depresyon,anksiyete ve aleksitimi bakımından fark olup olmadığını araştırmaktır. Materyal ve Method: 25 migren ve 20 İAKBA tanılı hastalara Beck Depresyon ölçeği, Hamilton Anksiyete Değerlendirme Ölçeği ve Toronto Aleksitimi Skalası yapılarak değerler istatistiksel olarak karşılaştırıldı. Bulgular: Migren grubunda depresyon ve anksiyete değerleri İAKBA grubuna göre daha yüksek bulundu (p<0.05). İAKBA grubunda aleksitimik özellik migren grubuna göre daha yüksek bulundu (p<0.05). Sonuç: Depresyon ve anksiyete seviyesi migren hastalarında daha ön planda iken aleksitimik kişilik özelliği İAKBA grubunda daha yüksek bulunmuş olup bu durum İAKBA için öngörülebilir bir faktör olarak da değerlendirilebilir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".