Influence of opioid-related side effects on disability, mood, and opioid misuse risk among patients with chronic pain in primary care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: There is increasing concern among primary care practitioners about the use of opioids for chronic pain, including their adverse effects, but little attention has been given to how reports of side effects from prescription medication can contribute to outcomes among patients with chronic pain. The aim of this study was to investigate the impact of frequently reported side effects on mood, disability, and opioid misuse in patients with chronic pain prescribed opioids within primary care. Methods: Two hundred (N = 200) patients with chronic pain taking opioids for pain were recruited into the study. All patients completed baseline measures and a monthly side effects checklist once a month for 6 months. Patients were divided evenly based on a median split of the number of endorsed side effects over 6 months. The subjects repeated the baseline measures at the end of the study period. Results: Over time, reports of medication side effects tended to decrease, but differences in frequency of reported side effects from baseline to follow-up (6-month time) were not significant, and the order of the frequency of the reported side effects remained similar. Patients who reported significant medication-related adverse effects reported significantly greater activity interference, negative affect, and catastrophizing compared with those with fewer side effects (P < 0.01). In addition, those patients with pain who reported more side effects showed significantly higher scores on opioid misuse risk (P < 0.001). Discussion: This study demonstrates the important role of monitoring medication-related side effects among patients with chronic pain who are prescribed opioid medication for pain within primary care.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».