An application of the biopsychosocial model for pain in Canadian Veterans Life After Service Studies 2019 survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chronic pain is highly prevalent and disruptive to the general population. Relative to civilians, Veterans are more likely to experience chronic pain due to occupational requirements during military service and associated psychological difficulties. The biopsychosocial model is a promising theoretical framework for understanding potential causes of chronic pain, as well as a path for implementing evidence-based interventions. Methods: This study applied the biopsychosocial framework to data from the Life After Service Studies 2019 survey by modelling biopsychosocial predictors of chronic pain and controlling for relevant participant and military demographics. The use of structural equation modelling solutions allowed the biopsychosocial model to be assessed simultaneously as a model with latent variables, rather than traditional regression or logistic analyses. Results: Biological factors and a combined psychological and social factor were related to an increased likelihood of having chronic pain. The three-model solution showed anxiety, posttraumatic stress disorder, suicidal ideation, and life stress were positively associated, while hypervigilance, alcohol use, social support, and labour force status was negatively related to the latent variable. Discussion: Results showed specific biopsychosocial factors were related to chronic pain through different structural equation modelling solutions. Understanding the contribution of biopsychosocial factors can inform evidence-based interventions and policy changes through multidisciplinary approaches.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».