Self-reports of medication side effects and pain-related activity interference in patients with chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
The primary purpose of this study was to examine the association between self-reports of medication side effects and pain-related activity interference in patients with chronic pain. The potential moderators of the association between reports of side effects and pain-related activity interference were also examined. A total of 111 patients with chronic musculoskeletal pain were asked to provide, once a month for a period of 6 months, self-reports of medication use and the presence of any perceived side effects (eg, nausea, dizziness, headaches) associated with their medications. At each of these time points, patients were also asked to provide self-reports of pain intensity, negative affect, and pain-related activity interference. Multilevel modeling analyses revealed that month-to-month increases in perceived medication side effects were associated with heightened pain-related activity interference (P < 0.05). Importantly, multilevel models revealed that perceived medication side effects were associated with heightened pain-related activity interference even after controlling for the influence of patient demographics, pain intensity, and negative affect. This study provides preliminary evidence that reports of medication side effects are associated with heightened pain-related activity interference in patients with chronic pain beyond the influence of other pain-relevant variables. The implications of our findings for clinical practice and the management of patients with chronic pain conditions are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».