利用时间序列分析评估偏头痛发作的周期性波动的纵向研究非常少。在此，来自西班牙的学者对一组偏头痛患者一年内的头痛频率波动进行分析，然后评估这种行为对临床演变的影响。

研究人员使用电子日记前瞻性地收集每月的头痛频率。1年后的预后以12个月后的头痛频率变化率（HCR-M12）作为因变量计算。通过快速傅里叶变换（FFT）算法将每月的头痛时间序列分解为所有可能的正弦波之和，用功率最大的频率来定义患者1年内的周期性表型（患者每年的周期数，c/y）。具有周期性表型的病人是那些具有>2个c/y的病人。最后，使用广义线性模型（GLMs）研究了这种周期性表型与HCR-M12的关系。

结果显示，共纳入142名患者（85.2%为女性；平均年龄48.0±9.7岁），50.0%符合国际头痛疾病分类第三版的慢性偏头痛（CM）标准。1年后，50.7%（72/142）的患者改变了最初的诊断，14.1%（10/71）的发作性偏头痛（EM）患者出现了进展（频率恶化）。应用FFT后，45.1%（64/142）的患者符合周期性表型。在GLM中，与HCR-M12相关的具有统计学意义的主效应是使用预防性治疗（β[SE]：74.1[34.6]；p = 0.034）和循环表型（β[SE]：158.33[55.1]；p = 0.005）。事后分析发现，周期性表型的EM患者如果没有充分的预防治疗，与病情进展有明显的统计学关系。

综上，每月的头痛频率数据可以用正弦曲线模型来拟合。具有周期性表型对临床演变有影响，在统计学上与1年后的偏头痛进展有明显关系。特别是，具有周期性表征的EM患者往往会随着时间的推移增加其头痛频率。预防性治疗似乎在调节这种周期性行为方面发挥了根本作用，特别是在低频EM患者中。

 

参考文献：

Association of a Cyclical Migraine Phenotype With Disease Progression A 1-Year Time Series Analysis. Neurology Sep 2022, 99 (12) e1326-e1334; DOI: 10.1212/WNL.0000000000200887

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