Pain Experiences and Their Relation to Opioid Misuse Risk and Emotion Dysregulation
Notice bibliographique
Résumé
Pain is a complex, multidimensional experience but often is measured as a unidimensional experience. This study aimed to separately assess the sensory and affective components of pain and identify their relations to important pain-related outcomes, particularly in terms of opioid misuse risk and emotion dysregulation among patients with chronic pain receiving treatment in Appalachia. Two hundred and twelve patients presenting to a multidisciplinary pain center completed the Difficulties in Emotion Regulation Scale (DERS-18), Screener and Opioid Assessment for Patients with Pain—Revised (SOAPP-R), and short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ). The sensory experience of pain was unrelated to emotion dysregulation (r = 0.06, <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>p</a:mi> <a:mo>=</a:mo> <a:mn>0.57</a:mn> </a:math> ) and weakly related to opioid misuse risk (r = 0.182, <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>p</c:mi> <c:mo><</c:mo> <c:mn>0.05</c:mn> </c:math> ). In contrast, the affective experience of pain was moderately related to emotion dysregulation (r = 0.217, <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>p</e:mi> <e:mo><</e:mo> <e:mn>0.05</e:mn> </e:math> ) and strongly related to opioid misuse risk (r = 0.37, <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <g:mi>p</g:mi> <g:mo><</g:mo> <g:mn>0.01</g:mn> </g:math> ). In addition, emotion dysregulation predicted variance in opioid misuse risk above and beyond the affective and sensory experiences of pain ((b = 0.693, <i:math xmlns:i="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <i:mi>p</i:mi> <i:mo><</i:mo> <i:mn>0.001</i:mn> </i:math> ). The results suggest patients with a strong affective experience versus sensory experience of pain and challenges with emotion regulation may require a more comprehensive intervention to address these underlying components in order to reduce their risk of misusing opioid medications.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».