Factors Associated with Suicidal Ideation in Patients with Chronic Non-Cancer Pain
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study’s aim was to identify the most important general and pain-related risk factors of suicidal ideation in a large sample of patients with chronic non-cancer pain. Methods: A total of 728 patients with chronic non-cancer pain were recruited from the waitlists of eight multidisciplinary pain clinics across Canada. Patients were assessed using self-administered questionnaires to measure demographic, pain-related (intensity, duration, interference, sleep problems), psychological (anxiety, anger, depressive symptoms including suicidal ideation), cognitive (catastrophizing, attitudes/beliefs), and health-related quality of life variables. A hierarchical logistic regression analysis was used to identify the factors that were associated with presence/absence of suicidal ideation while controlling for depressive symptoms. Results: The results showed that being a male, longer pain duration, higher anger levels, feelings of helplessness, greater pain magnification, and being more depressed were significant independent predictor factors of suicidal ideation, while better perceived mental health was related with a lesser likelihood of suicidal ideation. Moreover, being in a relationship and believing in a medical cure for pain might be protective of suicidal ideation while being anxious may be more associated with suicidal ideation. Conclusions: These results indicate that development of suicidal ideation is more closely related to pain chronicity and certain psychosocial factors than how severe or physically incapacitating the pain is. Many of these factors could potentially be modified by early identification of suicidal ideation and developing targeted cognitive interventions for suicidal at-risk patients. Research to examine the efficacy of these interventions for reducing suicidal ideation is warranted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».