High Prevalence of Falls Independent of Age in Adults Living With Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: High risks of falls have been reported in older adults with chronic pain but chronic pain similarly affects adults of all ages. This cross-sectional study aimed to determine the prevalence of falls and associated risk factors in adults of all ages living with chronic pain. MATERIALS AND METHODS: Patient-reported data were analyzed from 591 adults with chronic pain enrolled in a local pain clinic between November 2017 and April 2019. Sociodemographic, history of falls, and biopsychosocial measures of pain were examined to identify and describe adults with chronic pain who fell in the previous year. Factors associated with falls were examined using logistic regression. RESULTS: A total of 268 (45%) reported at least 1 fall in the previous year (fallers) where 194 (33%) fell in the previous 3 months, and 185 (31%) had multiple falls. The prevalence of falls in the previous year was over 37% across age groups. Overall, fallers were older, had greater pain severity and interference, lower physical function and pain self-efficacy, greater depression, more reported neuropathic pain, and had more pain sites compared with nonfallers. Number of pain sites reported (odds ratio=1.12; 95% confidence interval, 1.02-1.22) and lower physical function (odds ratio=0.96; 95% confidence interval, 0.94-0.99) were independently associated with falls. DISCUSSION: A high prevalence of falls was found independent of age for adults with chronic pain. Although the risk of falls may increase with age, lower physical function and more pain sites are better indicators for falls. A better understanding of circumstances and consequences of falls in all adults with chronic pain is warranted.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».