The Relationship between Higher Chronic Opioid Therapy Dose and Specific Personality Traits in Individuals with Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the relationship between opioid use and specific personality traits among individuals with chronic pain stratified by morphine equivalent doses (MEQ). Design: . Completion of the following outcome measures: Acceptance and Action Questionnaire, Anxiety Sensitivity Index, Brief-Coping with Problems Experience 28-item, Brief Pain Inventory Short Form, CAGE-AID substance misuse screening tool, EuroQol-5D, Generalized Anxiety Disorder 7-item, and Patient Health Questionnaire 9-item. One-way analysis of variance compared outcomes between MEQ groups. Results: 215 individuals (64.2% female) were included with a mean age of 52.7 ± 11.7 years and time since pain onset of 14.1 ± 10.2 years (range 1-45). There were no significant differences between MEQ groups with respect to sociodemographic and clinical health variables except for gender and employment status and time since pain onset. After controlling for gender, time since pain onset, and average pain severity, patients with MEQ 90+ mg had significantly higher scores for experiential avoidance and anxiety sensitivity in addition to increased pain interference, greater depressive and anxiety symptoms, more dysfunctional coping, and poorer QoL than those with MEQ 1-89 mg or MEQ 0 mg. Conclusions: Compared to individuals using no or lower-dose opioids to treat chronic pain, those using high-dose opioids had higher scores on two maladaptive personality traits (i.e., anxiety sensitivity and experiential avoidance) which was associated with poorer mood, greater pain interference, lower quality of life, and dysfunctional coping. These maladaptive personality traits may help to explain how individuals with chronic pain utilize higher doses of opioid analgesics.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».