Pediatric Chronic Pain, Resilience and Psychiatric Comorbidity in Canada: A Retrospective, Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Chronic pain compromises child and adolescent well-being and development. This study aimed to identify risk factors for chronic pain and exploration of how young people negotiate such risks and express resilience. We hypothesized children and youth with chronic pain would report greater prevalence of mental health disorders than the general population; and those demonstrating greater resilience would demonstrate less psychiatric comorbidity. Method A retrospective chart review was conducted for all patients (ages 7–17) attending the sole pediatric chronic pain clinic in Manitoba, from 2015 to 2019 ( N = 116). Patients' demographic information and psychiatric illness burden were compared to provincial epidemiological data using Chi-Square tests. Pain sites, family history, psychiatric illness, psychosocial functioning, treatment history and treatment recommendations were explored. Results The sample was predominantly female (74%; N = 114 ). Sixty-eight percent of patients reported a family history of chronic pain. Thirty-seven percent of the patients (vs. 14.0% anticipated; N = 326 260) reported comorbid psychiatric disorder, X 2 (1, N = 114) = 53.00, p < 0.001. Thirty-two percent reported diagnosis of mood and/or anxiety disorder (vs. 7.3%), X 2 (1, N = 114) = 99.34, p < 0.001. Children and youth demonstrating resilience through engagement in more prosocial behaviors reported fewer psychiatric symptoms (rs = −0.292 , N = 114, p = 0.002, Spearman's correlation). Conclusions Female sex, family history, and lower socioeconomic status were associated with chronic pain. Psychiatric conditions were more prevalent in chronic pain patients than in the general population. Approaching chronic pain from a mind-body perspective, while building on patients' strengths, is central to informing treatment.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».