Effects of smoking on patients with chronic pain: a propensity-weighted analysis on the Collaborative Health Outcomes Information Registry
Notice bibliographique
Résumé
Tobacco smoking is associated with adverse health effects, and its relationship to pain is complex. The longitudinal effect of smoking on patients attending a tertiary pain management center is not well established. Using the Collaborative Health Outcomes Information Registry of patients attending the Stanford Pain Management Center from 2013 to 2017, we conducted a propensity-weighted analysis to determine independent effects of smoking on patients with chronic pain. We adjusted for covariates including age, sex, body mass index, depression and anxiety history, ethnicity, alcohol use, marital status, disability, and education. We compared smokers and nonsmokers on pain intensity, physical function, sleep, and psychological and mood variables using self-reported NIH PROMIS outcomes. We also conducted a linear mixed-model analysis to determine effect of smoking over time. A total of 12,368 patients completed the CHOIR questionnaire of which 8584 patients had complete data for propensity analysis. Smokers at time of pain consultation reported significantly worse pain intensities, pain interference, pain behaviors, physical functioning, fatigue, sleep-related impairment, sleep disturbance, anger, emotional support, depression, and anxiety symptoms than nonsmokers (all P < 0.001). In mixed-model analysis, smokers tended to have worse pain interference, fatigue, sleep-related impairment, anger, emotional support, and depression over time compared with nonsmokers. Patients with chronic pain who smoke have worse pain, functional, sleep, and psychological and mood outcomes compared with nonsmokers. Smoking also has prognostic importance for poor recovery and improvement over time. Further research is needed on tailored therapies to assist people with chronic pain who smoke and to determine an optimal strategy to facilitate smoking cessation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».