Journal of Neurological Sciences (Turkish) 2016 , Vol 33 , Num 3
Auralı Migren Seyri: Takip Çalışması
Osman Özgür YALIN1, Aynur ÖZGE2, Merve TÜRKEGÜN3, Bahar TAŞDELEN3, Derya ULUDÜZ4
1İstanbul Education and Research Hospital, Neurology Department, İstanbul, Turkey
2Mersin University School of Medicine, Neurology Department, Mersin, Turkey
3Mersin University School of Medicine, Biostatistics Department, Mersin, Turkey
4Istanbul University Cerrahpasa School of Medicine, Neurology Department, İstanbul, Turkey
Amaç: Migren prevalansı tüm dünyada %10-13 olarak bildirilmektedir ve hastaların üçte biri aura tarif etmektedirler. Fakat auralı migren seyri ile ilgili bilgilerimiz halen kısıtlıdır. Bu çalışmada auralı migren başlangıç ve takip özelliklerinin saptanması ve başağrısı sıklığı, süresi ve şiddetinin takip süresince değişiminin incelenmesi amaçlandı.

Metod: Türkiye Başağrısı Veritabanı Projesi kapsamında oluşturulan elektronik veritabanı retrospektif olarak tarandı. Çalışmaya toplam 230 auralı migren hastası dahil edildi ve değişkenlerin zaman içerisindeki seyrinin belirlenmesi için latent growth mixture modeli kullanıldı. Başağrısı frekansı (düşük, orta, yüksek), süresi (kısa, uzun), ve şiddeti (hafif, orta, şiddetli) sırası ile üç grup, iki grup ve üç grupta model oluşturularak incelendi. Tüm alt grupların olasılıkları latent growth mixture modeli kullanılarak hesaplandı.

Sonuçlar: Unilateral başağrısı ve dizziness orta şiddette başağrılı grupta daha sık gözlendi (odds ratio [OR]: 3.146, p = 0.007; OR: 2.637, p = 0.047) ve kusma orta şiddetli başağrısı grubunda nadir bir semptomdu (OR: 0.467, p = 0.017). Takipler süresi içerisinde başağrısı sıklığı, süresi ve şiddetinde belirgin düzelme izlendi (%68, %65, ve %56 sırası ile).

Tartışma: Bu ön çalışmanın sonuçları migren seyrinin belirlenmesinde izlem çalışmalarının önemini desteklemektedir. Bulgularımız klinisyenlerin etkin tedavi stratejileri geliştirmeleri ve tedavi amaçlarının belirlemelerinde yardımcı olacağını düşünmekteyiz. Keywords : Auralı migren, seyir, growth mixture model