The Epidemiology of Chronic Pain in Canadian Men and Women between 1994 and 2007: Results from the Longitudinal Component of the National Population Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The epidemiology of chronic pain is poorly understood due to a paucity of longitudinal studies limiting the ability to develop prevention strategies for a condition resistant to many current therapies. OBJECTIVES: To identify the incidence of and sociodemographic risk factors for chronic pain in Canadian women and men over a 12-year period. METHODS: Using data from the National Population Health Survey, individuals who developed chronic pain, defined as the presence of "usual pain" were identified. The cumulative incidence of chronic pain was calculated separately for men and women followed from 1994 to 2007. Biannual incidence and prevalence estimates of chronic pain were calculated during the same time period. Logistic regression analysis was used to examine predictors of chronic pain in men and women. RESULTS: The cumulative incidence over the 12-year period was 35.6% (women 39.0%; men 32.2%). Women had a higher biannual prevalence, but not incidence, of chronic pain compared with men. In women, being older, having lower education and being widowed, separated or divorced, increased the risk of chronic pain. There were no sociodemographic risk factors for chronic pain in men. CONCLUSION: Women had a higher prevalence - but not incidence - of chronic pain compared with men, indicative of longer duration of illness in women. Risk factors also differed according to sex, supporting current literature reporting potentially different mechanisms for men and women. A better understanding of risk factors is necessary to develop population-based preventive interventions. The former can only be achieved with population-based, longitudinal studies.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».