Food insecurity, chronic pain, and use of prescription opioids
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain has been on the rise in recent decades in Canada. Accordingly, the use of prescription opioids (PO) in Canada increased drastically between 2005 and 2014, only starting to decrease in 2015. Both pain and PO use have serious public health repercussions, disproporionately affecting select socially disadvantaged populations. Food insecurity is a strong risk factor for mental disorders and suicidal outcomes, yet its relationship to chronic pain and PO use is largely unknown. Using two recent cycles from the population representative Canadian Community Health Survey (CCHS), we examined the association of household food insecurity status with chronic pain and PO use among Canadians 12 years and older, adjusting for health and sociodemographic characteristics. Compared to food-secure individuals, marginally, moderately, and severely food-insecure individuals had 1.31 (95% confidence interval [CI] 1.15-1.48), 1.89 (95% CI 1.71-2.08), and 3.29 (95% CI 2.90-3.74) times higher odds of experiencing chronic pain and 1.55 (95% CI 1.30-1.85), 1.77 (95% CI 1.54-2.04), and 2.65 (95% CI 2.27-3.09) times higher odds of using PO in the past year, respectively. The graded association with food insecurity severity was also found in severe pain experience and pain-induced activity limitations among chronic pain patients and, less consistently, in intensive, excess, and alternative use of PO and its acquisition through means other than medical prescription among past-year PO users. Food insecurity was a much more powerful predictor of chronic pain and PO use than other well-established social determinants of health like income and education. Policies reducing food insecurity may lower incidence of chronic pain and help contain the opioid crisis.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».