片頭痛予測ツールを評価するための観察研究

片頭痛の治療は、急性（流産）または予防（予防）の場合があり、多くの場合、患者は両方を必要とします。 急性期治療の目的は、発作を早期に治療することです。迅速な痛みの緩和を実現する;有害事象を最小限に抑えるか排除する。機能を回復する;再発とレスキュー治療の必要性を減らすため;医療資源の使用を削減します。 予防的治療は、発作の頻度、強度、および持続時間を下げることを目的としています。

一般に、プロドロームは初期の兆候または症状 (または兆候と症状のセット) であり、より診断的に特異的な兆候や症状が現れる前に病気の発症を示すことがよくあります。 前駆症状または前兆症状は、片頭痛患者の約 60% で発生し、痛みや前兆が始まる 2 時間前から 2 日前に発症します。 これらの症状には、気分の変化、過敏性、抑うつまたは多幸感、疲労、特定の食物への渇望、筋肉のこわばり (特に首)、便秘または下痢、匂いや音への過敏など、さまざまな現象が含まれる場合があります。 これは、前兆のある片頭痛または前兆のない片頭痛のいずれかで発生する可能性があります。 神経画像は、辺縁系と視床下部が片頭痛の前駆症状の起源であることを示しています。

片頭痛発作の確固たる予測は、先制治療につながり、差し迫った発作の計画を立てる機会を患者に提供し、発作間欠期の不安を軽減し、他の利点の中でもとりわけ自己効力感を向上させる可能性があります。

この研究は、片頭痛の急性治療を強化する可能性がある初期の前駆症状 (前片頭痛) に基づく片頭痛予測ツールの有効性を開発および評価することを目的としています。

事前登録、プロトコル関連のアクティビティを実行する前に、各参加者からインフォームド コンセントを取得する必要があります。 参加者は、毎日のアンケートへのリンクを含む毎日の通知を (アプリ通知を通じて) 受け取ります。 アプリは、天候、空気の質など、すべての参加者の特定の場所に関連する他のデータ項目を収集する場合があります。

主な結果の尺度は、毎日の日記の入力に続いて記録された 24 時間にわたって発生する頭痛発作の存在です。

開発段階では、データの 100% が予測モデルの開発とトレーニングに使用されます。 モデルの準備が整うと、それは「フリーザー」になり、予測モデルを検証するために別のコホート母集団で使用されます。 予測モデルの精度 (特異性と感度) を検証するために、予測モデルの AUC が評価されます。

この研究には、個々の参加者を調整して、特定の間隔で片頭痛発作の頭痛および/または前兆段階を経験する確率を予測する、研究集団の一般的な予測モデルの開発が含まれます。 曲線下面積 (AUC) メトリックを使用したこのモデルの結果測定パフォーマンス。 AUC モデルは、アルゴリズムが非片頭痛よりも片頭痛の確率が高いと予測する頻度を測定します。