Prevalence of comorbid chronic pain and mental health conditions in Canadian Armed Forces active personnel: analysis of a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain conditions and mental disorders have high prevalence rates in military populations. However, few investigations have examined the comorbidity between chronic pain conditions and specific mental disorders among Canadian active military personnel. METHODS: We conducted a secondary analysis of data from the 2013 Canadian Forces Mental Health Survey (CFMHS) concerning the population of regular members. Diagnostic interviews assessed the presence of mental disorders, and participants self-reported chronic pain conditions (i.e., arthritis, back problems, musculoskeletal conditions, migraines) and indicators of pain severity. We used multiple logistic regressions to assess associations between chronic pain conditions and mental disorders. We used cross-tabulations to assess the prevalence of pain severity indicators in comorbid relationships compared with the chronic pain condition alone. We used moderation analyses to examine the interactions between pain condition by pain severity, and pain condition by activity limitation, respectively, on mental disorders. RESULTS: = 1761) of military personnel reported having chronic pain. In the fully adjusted model, all assessed pain conditions were significantly associated with posttraumatic stress disorder (PTSD) (odds ratio [OR] range 1.86-2.55), and several pain conditions were associated with major depressive episode, generalized anxiety disorder and panic disorder. Back problems were significantly associated with all mental disorders apart from alcohol use disorders (OR range 1.40-2.17). Cross-tabulations showed higher prevalence estimates of endorsement for pain severity indicators among pain conditions and comorbid mental disorders, compared with pain conditions alone. Formal moderation analyses showed a significant relationship between migraine and activity limitation on PTSD. INTERPRETATION: Chronic pain conditions are prevalent and co-occur with mental disorders among Canadian regular force members. Greater understanding of these chronic pain conditions and mental disorders and their impact on people's abilities to adapt to both military and civilian life is needed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».