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World File Search System偏头痛
偏头痛发作的治疗和偏头痛的预防治疗
各指南小组的成员、科学医学协会 (Arbeitsgemeinschaft Wissenschaftlicher Medizinischer Fachgesellschaften eV) 及其下属的科学医学协会（如 DGN）会以最谨慎的态度记录和发布专业协会的指南，尽管如此，他们无法对内容的准确性承担任何法律责任。尤其是对于药品或某些活性物质使用的剂量信息，主治医生必须始终遵守制造商在产品特性摘要和包装说明书中提供的信息以及患者及其疾病在个别治疗案例中的个人风险收益比。免责条款尤其适用于有效期已过指南。
偏头痛的药物预防
在本系列 2 篇侧重于偏头痛管理的评论的第二篇中，我们讨论了医疗保健从业者可能开出的药物治疗，以帮助减少患者偏头痛发作的频率、严重程度、持续时间和致残率，并优化他们对急性头痛治疗药物的使用。我们的第一篇文章 1 讨论了诊断和急性治疗；在本文中，我们重点关注偏头痛预防，这是管理的重要组成部分，证据正在积累。2021 年美国头痛学会共识指南建议，对于每月偏头痛发作天数为 4 天或以上或每月偏头痛发作天数为 2 天或以上且尽管使用急性药物但仍存在严重致残的患者，应考虑进行预防性药物治疗。 2 对于具有非典型先兆（偏瘫性偏头痛、伴有脑干先兆的偏头痛）和伴有并发症的偏头痛（例如，持续性先兆、偏头痛梗塞 [中风]、偏头痛先兆引发的癫痫发作、偏头痛持续状态）的患者，即使发作频率很低，也应考虑进行预防性治疗。2 我们借鉴了原始研究、评论和临床实践指南（方框 1）。
人工智能在偏头痛中的临床意义
摘要：偏头痛是一种令人困扰的神经系统疾病，目前仍缺乏明确且易于获取的诊断生物标志物。此外，偏头痛患者很难找到直接的治疗途径，因此寻找反应预测因子已变得刻不容缓。如今，人工智能 (AI) 已渗透到我们生活的几乎每个方面，医学也不例外。它的应用几乎是无限的，使用机器学习方法的能力让研究人员有机会从大量数据中获得新的见解。在偏头痛方面，人工智能可能发挥根本性作用，以多种方式帮助临床医生和患者。例如，基于人工智能的模型可以提高诊断准确性，尤其是对于非头痛专家，并且可能有助于正确分类不同组的患者。此外，分析脑成像研究的人工智能模型在识别疾病生物标志物方面显示出有希望的结果。关于偏头痛管理，人工智能应用在确定结果测量、最佳治疗选择和治疗反应预测方面显示出价值。在本综述中，作者介绍了人工智能在偏头痛方面的各种最新临床应用。
偏头痛的诊断和急性治疗
偏头痛影响约 12% 的成年人，其中女性患病率为 18%，男性患病率为 6%。1–3 2019 年，全球范围内，偏头痛是所有年龄段男性和女性致残的第二大原因，也是 15-49 岁女性致残的主要原因（以残疾年限表示）。4 在美国，超过 70% 的偏头痛相关就诊者是初级保健医生，5 他们在诊断和治疗偏头痛方面发挥着核心作用。最近，几类新型偏头痛特效药已被证明有效，非药物干预措施有效性的证据也越来越多。在本文中，我们根据原始研究证据、评论和临床实践指南（方框 1）讨论了偏头痛的诊断和急性管理。我们将在第二篇文章中讨论偏头痛的预防。6
偏头痛和 (Moderna) COVID-19 疫苗
• 通过上述文献检索，我们找到了 75 (1-75) 项已发表的研究。 • 在检查了这 75 (1-75) 项研究的标题和摘要后，我们认为 9 (3,20,21,27,29,43,49,50,54) 项研究具有相关性，并进行了完整检索以进行进一步评估。 • 通过手动搜索，我们找到了另外两项 (76,77) 项研究。 • 在我们之前的系统评价中，我们研究了 COVID-19 疫苗接种后耳鸣的发展 (78)，概述了我们评估免疫接种后不良事件因果关系的方法。这种因果关系评估方法在很大程度上依赖于世界卫生组织 (WHO) 开发的方法。简而言之，应在两个层面评估免疫接种后不良事件 (AEFI) 的因果关系，包括人口和个人层面。 • 在人口层面，目的是回答“给定的疫苗是否会导致特定的不良事件？”这个问题。 （即“它会吗？”）。人群层面的因果关系评估是通过流行病学研究进行的，并遵循布拉德福德·希尔爵士（79）提出的标准，其中包括时间性、关联强度、剂量反应关系、一致性、特异性、生物学合理性以及连贯性。在进行人群层面的因果关系评估时，世卫组织还强调了批判性评价的重要性，特别是在考虑到研究方法中存在系统性偏见时，这种偏见可能会削弱潜在的因果关系（如果有的话）。• 在个人层面的因果调查中，目的是解决以下问题：“给某个人接种的疫苗是否导致了所报告的特定事件？”（即“它导致了吗？”）。个人层面的因果评估涉及系统性地考虑 AEFI 的所有可能原因，以得出证据与疫苗一致的结论