The Impact of Childhood Emotional Abuse on Pain Interference Among People with Chronic Pain who Inject Drugs in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High levels of chronic pain interference with daily activities are known to negatively impact quality of life. Although mental health conditions have been associated with pain interference and child abuse, research has been mixed regarding it acting as a mediator, with even less known among people who inject drugs. Therefore, we sought to explore childhood emotional abuse and pain interference among this population. METHODS: Data were derived from two prospective cohort studies of community-recruited people who inject drugs in Vancouver, Canada, between June 2014 and November 2016. We employed multivariable generalized estimating equations to examine the relationship between childhood emotional abuse and pain interference in the past six months. We also conducted a mediation analysis to examine whether mental health disorder diagnoses mediated this association. RESULTS: Among 822 eligible participants, 341 (41.5%) reported childhood emotional abuse. In a multivariable analysis, experiencing childhood emotional abuse remained independently associated with pain interference (adjusted odds ratio = 1.33, 95% confidence interval [CI] = 1.05-1.70) after adjusting for a range of confounders. Results from the mediation analysis yielded a statistically significant positive average causal mediation effect (β = 0.01, 95% CI = 0.001-0.02). Approximately 12% of the effect was due to mediation. CONCLUSIONS: Our results demonstrate among people who inject drugs with chronic pain, those who experienced childhood emotional abuse were more likely to report pain interference, which was partially mediated by mental health disorder diagnosis history. These findings highlight the importance of incorporating screening and appropriate treatment for mental illness into chronic pain treatment.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».