The relationship between chronic pain, prehypertension, and hypertension. A population-based cross-sectional survey in Al-Kharj, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic pain and hypertension are highly prevalent in both developing and developed countries. Although they may appear to be two separate phenomena, several studies in developed countries have found them associated at the population level. Studies in developing countries are scarce and association between pain with prehypertension are rarely explored. The objective of this study was to explore the potential association between prehypertension, hypertension, and chronic pain in a Saudi population.Methods: A cross-sectional general population-based study was conducted on a random sample of employees and university students over a period of 6 months from January 2016 to June 2016 in Al Kharj, Saudi Arabia. A total of 1200 general population adults (aged 18 years and above) were invited to participate in the study.Results: With a response rate of 85.9%, 1031 individuals were included in the final analysis. Among the general population of Al-Kharj, statistically significant association was found between age and chronic pain [Odds ratio (OR) = 1.764 [95% C.I. = 1.391–1.927], P < 0.0001] and between hypertension and chronic pain [(OR) = 1.039 [95% C.I. = 1.018–1.060], P < 0.0001], respectively. The association between prehypertension and chronic pain was not statistically significant [(OR) = 1.211 [95% C.I. = 0.879–1.668, P = 0.243].Conclusion: Results of this survey suggests a statistically significant relationship between hypertension (but not prehypertension) and chronic pain. The temporality of the relationship between hypertension and chronic needs to be explored in future longitudinal studies.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».