Increases in BMI and chronic pain for US adults in midlife, 1992 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
Recent unprecedented increases in mortality and morbidity during midlife are often ascribed to rising despair in the US population. An alternative and less often examined explanation is that these trends reflect, at least in part, the lagged effects of the obesity epidemic. Adults in midlife today are more likely to live with obesity and have a greater cumulative exposure to excess adiposity during their lifetime than any previous generation. Prior work has demonstrated a link between obesity and mortality risk at midlife, but the mechanisms remain unclear. Pain may represent one important pathway linking obesity to mortality trends. Pain is a debilitating condition that has increased significantly over recent decades and is associated with both morbidity and mortality, including suicide and opioid-related mortality. Evidence suggests obesity and pain may be linked, but there is little evidence of an association at the population level. In this paper, we examine to what extent increases in overweight and obesity explain the rising trends in chronic pain observed among middle-aged adults in the US from 1992 to 2016. We assess trends in both mild/moderate nonlimiting pain and severe and/or limiting pain. In doing so, we draw attention to one mechanism through which overweight/obesity may have contributed to recent population health trends. Our analysis found that increases in BMI from 1992 to 2016 may account for up to 20% of the upward trend in mild/moderate nonlimiting pain and 32% of the trend in severe and/or limiting pain for women, and 10% and 19% of the trends respectively for men.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».