The Association Between Chronic Pain Conditions and Subclinical and Clinical Anxiety Among Community-Dwelling Older Adults Consulting in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine associations between chronic pain conditions, pain level, and subclinical/clinical anxiety in community-dwelling older adults. DESIGN: Cross-sectional associations were analyzed using multinomial logistic regression to compare the odds of having subclinical/clinical anxiety by painful condition and pain level, controlling for confounders. SETTING: Participants were recruited in primary care waiting rooms to take part in the first wave of the Étude sur la Santé des Aînés (ESA)-Services study. SUBJECTS: In total, 1,608 older adults aged 65+. METHODS: Clinical anxiety was assessed using DSM-IV criteria. Subclinical anxiety was considered present when participants endorsed symptoms of anxiety but did not fulfill clinical diagnostic criteria for an anxiety disorder. Painful chronic conditions included arthritis, musculoskeletal conditions, gastrointestinal problems, and headaches/migraines. Presence of painful conditions was assessed using combined self-report and health administrative data sources. Pain level was self-reported on an ordinal scale. Physical comorbidities were identified from ICD-9/10 diagnostic codes and depression was evaluated based on the DSM-IV. RESULTS: Sixty-six percent of home-living older adults suffer from a chronic pain condition. Older adults with clinical anxiety are more likely to experience musculoskeletal pain, gastrointestinal problems, headaches/migraines, and higher pain levels compared to those with no anxiety. Also, those with ≥3 painful conditions are at greater risk for subclinical and clinical anxiety compared to those with no painful condition. CONCLUSIONS: These results emphasize the need for assessing anxiety symptoms in older adults with chronic pain conditions. Comprehensive management of comorbid chronic pain and psychopathology might help reduce the burden for patients and the healthcare system.
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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 | 0,021 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».