Gender Differences in Medication Adverse Effects Experienced by People Living With Chronic Pain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle