Pain characteristics, activity limitation and their influence on health-seeking behaviours of community-dwelling older adults with osteoarthritis in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is postulated that osteoarthritis (OA) patients' health-seeking behavior depends largely on the disease severity and loss of function. Objective: This study aimed to assess the pain characteristics, activity limitations, and health-seeking behaviors of older adults with OA in Nigeria. Methods: A cross-sectional survey was conducted among 230 purposively selected community-dwelling older adults in a semi-urban setting in Nigeria. Pain characteristics, activity limitations, and health-seeking behavior were assessed by an interviewer using the Chronic Pain Grade Scale, Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index, and Health-Care Seeking Behaviour Questionnaire, respectively. Data were analyzed using descriptive statistics and inferential statistics (chi-square and multiple regression) to predict factors influencing health-seeking behavior, and we set the alpha level at p<0.05. Results: Pain at the knee (73.0%) was the most defining feature of OA, and it was typically severe (59.1%), frequent (51.3%), felt deep in the bone (47.0%), and associated with morning stiffness (27.4%). OA led to severe activity limitation (54.3%), and 51.7% of the respondents had an overall negative health-seeking behavior. Furthermore, activity limitation was significantly associated with religion (p=0.008) and pain severity (p=0.001). Similarly, the age (p=022), sex (p=0.006), marital status (p=0.005), and ethnicity (p=0.018) were significantly associated with health-seeking behavior. In addition, health-seeking behavior was predicted by cost, preference, ethnicity, employment, marital status, and limitation inactivity. Conclusion: OA pain is prevalent among community-dwelling older adults, it imposes a severe limitation on activities of daily living, and sociodemographic factors influenced the health-seeking behaviors of patients with OA.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».