TRENDS IN PAIN PREVALENCE AMONG OLDER ADULTS IN THE UNITED STATES: 1992 TO 2012
Notice bibliographique
Résumé
This analysis will first examine population trends in pain prevalence amongst older Americans across a twenty-year period and second assess the degree to which these trends are explained by changing socio-demographic composition and health characteristics. Pain is an important indicator of overall health among older adults and is related to many physical and psychosomatic conditions and disorders. While specific sources and proximate causes are not easy to identify, the negative consequences of pain for functioanl health are evident. Consequently, understanding trends in pain allows insight into changes in quality of life. Moreover, despite increased literature on trends in disability and other functional health disorders, few studies have monitored whether pain trends correspond with these. This study relies on over 150,000 observations from the Health and Retirement Study. This is an ideal data source since pain items have been measured consistently across most survey waves from 1992 to 2012. Deconstructing pain into mild, moderate and severe forms, the paper first evaluates trends in any and severity of pain over time. Preliminary results indicate rising trends for both males and females. Using binary and ordered logistic regression, the analysis then examines predictors of these rising trends. The conclusion will compare trends and predictors to the much more established literature on disability. In sum, despite presence of pain items in several national level surveys, little research has monitored trends over time, and as an indicator of population health, pain has been virtually ignored. The current study fills this gap.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».