Characteristics of Persons Seeking Care for Moderate to Severe Pain Due to Chronic Low Back Pain and Osteoarthritis: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess the associations between pain severity or physical (pQoL) and mental (mQoL) health-related quality of life and disability status or health-care utilization among persons living with moderate/severe pain due to chronic low back pain (CLBP) or osteoarthritis (OA), who received treatments in Quebec's tertiary care pain centers. Materials and Methods: This retrospective study was carried out using the Quebec Pain Registry (Canada) from 2008 to 2014 and contains data on persons referred to tertiary pain management clinics. Participants were selected if they were diagnosed with CLBP (N = 2663) or OA (N = 139) of more than 3 months duration and of pain intensity ≥5 on the Numeric Rating Scale (0-10) and completed baseline questionnaires. Results: Less than 5% of persons were hospitalized in the 6 months before their first visit at the pain clinic, and 11.9% and 18.9% of persons with OA and CLBP, respectively, had a pain-related emergency room (ER) visit. Less than 1/5 and more than 1/4 of persons with OA and CLBP were receiving disability benefits, respectively. Persons with CLBP who had visited the ER, those on disability and those receiving disability benefits, reported higher levels of pain severity, interference, and lower levels of mQoL (and pQoL for those on disability or receiving benefits) compared to those who did not consult the ER, those not on disability or not receiving disability benefits, respectively (all p < 0.05). For OA, disability status was the only variable associated with pain interference and QoL (all p < 0.05). Conclusion: Pain severity, pain interference and mQoL were associated with health-care utilization and disability status in persons with CLBP. These results were globally not found among persons with OA, which might be due to smaller sample size or unique characteristics of this population.
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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 | 0,028 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».