Demographics, Pain Characteristics and Diagnostic Classification Profile of Chronic Non-Cancer Pain Patients Attending a Canadian University-Affiliated Community Pain Clinic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Little information exists regarding the characteristics of patients with chronic non-cancer pain (CNCP) attending Canadian pain clinics. The study describes the demographics, pain characteristics and the diagnostic classification profile of such patients attending a university-affiliated community-based pain clinic in the Greater Toronto Area. METHODS: Retrospective descriptive study based on 644 unique consecutive CNCP patients assessed between January 2016 and December 2017. RESULTS: The female/male ratio was 1.6:1; 80% were younger than 65 years; 43% held some form of employment (full-time, part-time or self employment); median pain duration was 3 years; car accidents and medical conditions accounted for 28 and 27% of pain onset, respectively; 34% had four or more distinct areas of pain; and low back pain (LBP) was the most prevalent site (66%), but was the sole site of pain in less than a third of these patients. Age was positively associated with LBP prevalence. Self-reported health service utilization (visits to the emergency room, pain physician or psychologist) increased with patient psychopathology. Cannabis was used by 15% of the cohort and opioids by 34.5%, with only one in six opioid users exceeding 90 mg of morphine equivalent dose per day. Comparison of our data to three previously published studies from other Canadian pain clinics demonstrated both similarities and substantial differences between the populations. CONCLUSION: Our study highlights regional differences between CNCP population phenotypes. Recognition of biomedical, psychological and socio-environmental factors affecting pain should be considered for patient stratification and rational approaches to treatment, as "one size treatment does not fit all".
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».