Anxiety-related psychopathology and chronic pain comorbidity among public safety personnel
Notice bibliographique
Résumé
Canadian Public Safety Personnel (PSP; e.g., correctional service officers, dispatchers, firefighters, paramedics, police officers) regularly experience potentially traumatic, painful, and injurious events. Such exposures increase risk for developing mental disorders and chronic pain, which both involve substantial personal and social costs. The interrelationship between mental disorders and chronic pain is well-established, and both can be mutually maintaining; accordingly, understanding the relationship between mental health and chronic pain among PSP is important for improving health care. Unfortunately, the available research on such comorbidity for PSP is sparse. The current study was designed to provide initial estimates of comorbidities between mental disorders and chronic pain across diverse PSP. Participants included 5093 PSP (32% women) in six categories (i.e., Call Center Operators/Dispatchers, Correctional Workers, Firefighters, Municipal/Provincial Police, Paramedics, Royal Canadian Mounted Police) who participated in a large PSP mental health survey. The survey included established self-report measures for mental disorders and chronic pain. In the total sample, 23.1% of respondents self-reported clinically significant comorbid concerns with both mental disorders and chronic pain. The results indicated PSP who reported chronic pain were significantly more likely to screen positive for posttraumatic stress disorder (PTSD), major depressive disorder, generalized anxiety disorder, social anxiety disorder, and alcohol use disorder. There were differences between PSP categories; but, the most consistent indications of comorbidity were for chronic pain, PTSD, and major depressive disorder. Comorbidity between chronic pain and mental disorders among PSP is prevalent. Health care providers should regularly assess PSP for both symptom domains.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».