Bibliographic record
Abstract
der Studie Ziel Eine aktuelle US-amerikanische Meta-Analyse ging der spannenden Frage nach, ob Migräneerkrankungen langfristig mit kardio- und zerebrovaskulären Pathologien wie Herzinfarkt und Schlaganfall assoziiert sind. # Methodik Design Systematischer Review/Metaanalyse nach PRISMA-Standards Ein- und Ausschlusskriterien In einschlägigen Datenbanken suchten Mahmoud et al. nach Beobachtungsstudien, die kardio- und zerebrovaskuläre Patholgien (inkl. Mortalität) bei erwachsenen Migränikern im Vergleich zu Kontrollprobanden evaluierten. Für ihre Metaanalyse entdeckten sie 16 geeignete Studien aus sieben Ländern. Die Arbeiten beobachten insgesamt mehr als 1,1 Millionen Menschen – teilweise über einen Zeitraum von bis zu 26 Jahren. Durchführung/Intervention Hazard Ratios als deskriptives Maß für den Unterschied von Überlebenszeiten wurden mittels eines Zufallseffektmodells berechnet. Das Risiko der Verzerrung einschließlich der methodischen Qualität wurde anhand der Newcastle-Ottawa-Scale bewertet. Das GRADE-Instrument (Grades of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation) diente der Einschätzung der Evidenzqualität. # Ergebnisse Die Metaanalyse offenbart, dass Migräne mit einem höheren Risiko für kardio- und zerebrovaskuläre Erkrankungen verbunden ist. Dabei resultiert aus einer längeren Krankheitsgeschichte eine scheinbar höhere Gefahr v. a. für Schlaganfälle und Herzinfarkte. Dieses Risiko steigert sich, wenn die Betroffenen unter Aura-Symptomen leiden. Das Mortalitätsrisiko ist bei Migräne nicht signifikant erhöht. Das Geschlecht oder andere Faktoren haben keinen Einfluss die Risiken. # Schlussfolgerung Migräniker haben à la longue ein höheres Herzinfarkt- und Apoplex-Risiko als Gesunde. Zukünftige Forschungen – so die eindringliche Empfehlung des elfköpfigen Forscherteams – sollten sich auf Interventionen konzentrieren, welche die massiven kardio- und zerebrovaskulären Risiken bei den Betroffenen verringern – dies v. a. bei Migräne mit Aura. #
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 | 0.016 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.018 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".