Gender Differences in Medication Adverse Effects Experienced by People Living With Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Understanding gender differences in chronic pain (CP) outcome research is essential to optimal treatment delivery. This study explored the associations between gender identity, gender roles, and the number of non-life-threatening pain medication adverse effects reported as severe by people living with CP. Methods: The analyses were conducted using the COPE Cohort, a dataset generated through a web-based recruitment of adults with CP. Participants were asked how they identified themselves (women, men, unknown, unspecified) and gender roles were measured using the Bem Sex-Role Inventory (subgroups were formed applying the median split method). Pain medication adverse effects were assessed using a standardized checklist (none/mild/moderate/severe). A zero-inflated Poisson model was used to assess gender identity, gender roles and their interaction as potential predictors of the number of pain medication adverse effects. Results: = 0.0030) were associated with the number of pain medication adverse effects reported as severe, and they interacted with each other. The stratified analysis by gender roles showed that women reported a greater number of severe adverse effects than men among those classified as masculine and androgynous. Discussion: Although we are unable to confirm whether the associations can be explained by differences in the experience or in the reporting of effects, gender identity and gender roles should both be explored when studying pain medication adverse effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».