Dose–response relationship between functional pain interference and nonmedical analgesic use: Findings from a nationally representative Canadian survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the epidemic of nonmedical analgesic use (NMAU) in North America, there is a scarcity of research quantifying the effect of pain on NMAU. AIMS: This study sought to investigate the relationship between NMAU and functional pain interference, defined as the perceived level of interference in performing activities of daily living due to pain, in a population-based sample of the general Canadian population. METHODS: Data from the 2012 Canadian Community Health Survey (CCHS)-Mental Health, a nationally representative cross-sectional survey, were used to conduct bivariable and multivariable logistic regression analyses. RESULTS: The weighted prevalences of pain and NMAU were 20.6% and 6.6%, respectively. After adjusting for age, sex, education, culture/race, and chronic mental health diagnosis, a dose-response relationship was observed between higher functional pain interference and increased odds of NMAU, ranging from 1.61 (95% confidence interval [CI], 1.22-2.12) to 2.98 (95% CI, 2.21-4.01) from the lowest to the highest levels of functional pain interference. Elevated odds of NMAU were also observed among younger respondents aged 20-29 years and 15-19 years, respondents with a chronic mental illness diagnosis, and males. Secondary analyses revealed that the dose-response relationship between greater function pain interference and increased odds of NMAU persisted within subgroups with and without mental illness, as well as within subgroups aged 40 to 69. CONCLUSIONS: These findings highlight the potential role of pain on increasing NMAU and the need for targeted strategies to reduce harms of NMAU among high-risk subgroups such as young adults.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».