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Enregistrement W4200329203 · doi:10.3390/ijerph19010005

Chronic Pain among Individuals Experiencing Homelessness and Its Interdependence with Opioid and Other Substance Use and Mental Illness

2021· article· en· W4200329203 sur OpenAlexaffabout
Marc Vogel, Fiona Choi, Jean N. Westenberg, Maurice Cabanis, Nooshin Nikoo, Mohammadali Nikoo, Stephen W. Hwang, Julian M. Somers, Christian G. Schütz, Michael Krausz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesSimon Fraser UniversitySt. Michael's HospitalBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic painPolysubstance dependenceMedicineAddictionMultivariate analysisSubstance abuseLogistic regressionPsychiatryOpioidCross-sectional studyComorbiditySubstance useInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain and substance use disorders are serious conditions that are prevalent among homeless populations. The aim of this study was to examine the association between chronic pain and substance use among individuals experiencing homelessness and mental illness. We analyzed cross-sectional data from two sites of the At Home/Chez Soi study (Vancouver and Toronto) using bivariate statistics and multivariate logistic regression. Substance use and chronic pain parameters were assessed with the Maudsley Addiction Profile and purpose-designed short instruments. The sample comprised 828 participants. Mean age was 42.4 years and 54% reported chronic pain. In bivariate analysis, chronic pain was significantly associated with use of opioids and stimulants, daily substance use, polysubstance use and injecting as route of administration. In multivariate analysis, only daily substance use (OR: 1.46, 95% CI: 1.02–2.09) and injecting (OR: 1.81, 95% CI: 1.08–3.05) remained as significant associated factors, whereas neither use of opioids nor use of stimulants specifically were significantly associated with chronic pain. Among participants with chronic pain, daily substance users (50% vs. 22%, p < 0.001) and injectors (66% vs. 24%, p < 0.001) were more likely to use non-prescribed medication for pain. Participants with daily substance use were less likely to receive professional treatment (52% vs. 64%, p = 0.017) and prescribed pain medication (42% vs. 54%, p = 0.023). Our findings suggest an association of chronic pain with patterns related to severity of substance use rather than to specific substance use in homeless persons with mental illness. Interventions aiming at prevention and treatment of chronic pain in this population should consider severity of substance use and associated risk behavior over use of specific substances.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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