Well-being of Veterans with chronic pain with fewer activities limited by pain: Life After Service Survey 2019
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is considerable variance in the relationship between pain severity and activities limited by pain in Canadian Armed Forces (CAF) Veterans. It is possible those who reported fewer activities with pain may be doing better in certain well-being domains. Understanding these relationships may guide future research and clinical care. This article reports the prevalence of chronic pain in CAF Veterans, describes their characteristics, and identifies well-being indicators associated with fewer activities limited by pain. Methods: The Life After Service Survey (LASS) 2019 survey was a Statistics Canada cross-sectional, computer-assisted telephone interview survey of the well-being of CAF Regular Force Veterans released in 1998-2018. Data were analyzed using descriptive analysis and ordinal logistic regression modelling. Results: There were 1,222 Veterans who reported living with chronic pain, with a prevalence of 50.7% (95% CI, 48.0-53.4). Those with moderate or severe pain who reported no or few activities limited by pain were more likely to be ages 50-59 years, female, and employed, and more likely to have higher education, higher rank, longer length of service, or higher income adequacy. They were also more likely to be satisfied with family, main activities, or finances. Regression modelling in those with moderate to severe pain demonstrated those with fewer activities limited by pain were less likely to have low mastery (unadjusted odds ratio = 18.5; 95% CI, 8.0-42.6). Discussion: The strong association between a sense of mastery and fewer activities limited by pain provides important avenues for future research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».