Moderate to Severe Osteoarthritis Pain and Its Impact on Patients in the United States: A National Survey
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Osteoarthritis (OA) is one of the most common causes of chronic pain and a leading cause of disability in the US. The objective of this study was to examine the clinical and economic burden of OA by pain severity. Patients and Methods: We used nationally representative survey data. Adults ≥ 18 years with self-reported physician-diagnosed OA and experiencing OA pain were included in the study. OA pain severity was measured using the Short Form McGill Pain Questionnaire Visual Analog Scale (SF-MPQ-VAS). Data were collected for demographics, clinical characteristics, health-related quality of life (HRQoL), productivity, OA treatment, adherence to pain medication, and healthcare resource utilization. Univariate analysis was performed to examine differences between respondents with moderate-to-severe OA pain vs those with mild OA pain. Results: Higher proportions of respondents with moderate-to-severe OA pain (n=3798) compared with mild OA pain (n=2038) were female (69.4% vs 57.3%), < 65 years of age (54.8% vs 43.4%), and not employed (70.6% vs 64.5%). Respondents with moderate-to-severe OA pain experienced OA pain daily (80.8% vs 48.8%), were obese (53.0% vs 40.5%), had more comorbidities (sleep disturbance, insomnia, depression, and anxiety), and reported significantly poorer health status and HRQoL, and greater productivity and activity impairment (all P < 0.05). Moderate-to-severe OA pain respondents were prescribed significantly more pain medications than mild OA pain respondents (41.0% vs 17.0%) and had higher adherence (75.9% vs 64.1%) yet were less satisfied with their pain medications (all P < 0.001). Outpatient and emergency room visits, and hospitalizations in the 6 months prior to the survey were significantly higher in moderate-to-severe OA pain respondents vs those with mild OA pain (all P < 0.05). Conclusion: Patient and clinical burden was significantly greater in moderate-to-severe OA pain respondents vs mild OA pain respondents and may inform decision-making for appropriate resource allocation and effective management strategies that target specific subgroups. Keywords: osteoarthritis, moderate-to-severe pain, pain severity, health-related quality of life, HRQoL, healthcare resource utilization, HCRU, medication adherence, treatment satisfaction
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».