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Enregistrement W2101046768 · doi:10.1186/1472-6874-4-s1-s17

Chronic Pain: The Extra Burden on Canadian Women

2004· article· en· W2101046768 sur OpenAlexaffabout
Marta Meana, Robert Cho, Marie DesMeules

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painMedicineEthnic groupDepression (economics)Health carePopulationDemographyGerontologyPhysical therapyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HEALTH ISSUE: Chronic pain is a major health problem associated with significant costs to both afflicted individuals and society as a whole. These costs seem to be disproportionately borne by women, who generally have higher prevalence rates for chronic pain than do men. KEY FINDINGS: Data obtained from 125,574 respondents to the Canadian Community Health Survey (2000-2001) indicated that 18% of Canadian women suffered from chronic pain, compared to 14% of men. This gender discrepancy, however, seemed to be linked primarily to differences in age, income, and education between adult men and women in this large sample. Age, income, depression and functional interference with activities were strongly associated with chronic pain in general. No gender differences were found in the intensity of pain experienced. Ethnicity was not strongly associated with chronic pain prevalence, although Asians were the group with the highest chronic pain prevalence in the over-65 age group and Aboriginal Canadians had the highest prevalence in the under-65 age group. DATA GAPS AND RECOMMENDATIONS: Current gaps in our knowledge include the types of chronic pain women experience, their impact on domestic responsibilities and parenting and health care utilization patterns of women with chronic pain. Data sources such as provincial databases of billing claims may be useful in the future to enrich our knowledge of health care utilization and analgesic medication use. Enhanced surveillance, assessment, and early identification of pain disorders are recommended to improve outcomes. Considering current demographic patterns toward an older population, there is also some urgency to the development of patient education and self-management programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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