Pain Factors Associated With Physical Disability in a Sample of Community-Dwelling Senior Citizens
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the specific aspects of pain that may contribute to the association between pain and disability. This study investigated whether the presence of a physical disability is associated with specific aspects of musculoskeletal pain. METHODS: Questionnaires sent to a sample of community-dwelling seniors included detailed questions about pain; the topics covered pain intensity, frequency, duration and location, use of pain medication, cause of pain, physical disability, depressive symptoms, chronic conditions, and demographic information. RESULTS: Of the 885 respondents, 644 reported musculoskeletal pain (mean age = 75.85 years, SD = 5.83; 63.2% men vs 36.8% women). Multiple logistic regression analysis revealed that pain of severe or greater intensity was shown to be significantly associated with disability (odds ratio [OR] = 4.32, 95% confidence interval [CI] 2.01 and 9.01, respectively). Pain experienced all or nearly all of the time (OR = 2.00, 95% CI 1.07 and 3.72) and taking pain medication (OR = 1.64, 95% CI 1.08 and 2.5 1) were also shown to be associated with disability. The number of pain locations reported by the respondents was also shown to be significantly associated with disability. The OR for the mean number of pain locations (5.8 locations out of a possible 45) was calculated to be 2.12 (95% CI 1.43 and 3.16). CONCLUSION: A thorough pain evaluation and appropriate management of certain aspects of pain may aid in the independent functioning of elderly persons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».