Transmission of risk from parents with chronic pain to offspring: an integrative conceptual model
Notice bibliographique
Résumé
Offspring of parents with chronic pain are at increased risk for pain and adverse mental and physical health outcomes (Higgins et al, 2015). Although the association between chronic pain in parents and offspring has been established, few studies have addressed why or how this relation occurs. Identifying mechanisms for the transmission of risk that leads to the development of chronic pain in offspring is important for developing preventive interventions targeted to decrease risk for chronic pain and related outcomes (eg, disability and internalizing symptoms). This review presents a conceptual model for the intergenerational transmission of chronic pain from parents to offspring with the goal of setting an agenda for future research and the development of preventive interventions. Our proposed model highlights 5 potential mechanisms for the relation between parental chronic pain and pediatric chronic pain and related adverse outcomes: (1) genetics, (2) alterations in early neurobiological development, (3) pain-specific social learning, (4), general parenting and family health, and (5) exposure to stressful environment. In addition, the model presents 3 potential moderators for the relation between parent and child chronic pain: (1) the presence of chronic pain in a second parent, (2) timing, course, and location of parental chronic pain, and (3) offspring's characteristics (ie, sex, developmental stage, race or ethnicity, and temperament). Such a framework highlights chronic pain as inherently familial and intergenerational, opening up avenues for new models of intervention and prevention that can be family centered and include at-risk children.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».