Prevalence, correlates, and quality-of-life outcomes of major or persistent pain among women living with HIV in Metro Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
While women living with HIV (WLWH) are twice as likely to report severe or undertreated chronic pain compared to men, little is known about pain among WLWH. Our goal was to characterize the correlates of pain as well as its impact on quality-of-life outcomes among women enrolled in the Sexual Health and HIV/AIDS Women's Longitudinal Needs Assessment (SHAWNA), an open longitudinal study of WLWH accessing care in Metro Vancouver, Canada. We conducted logistic regression analyses to identify associations between self-reported major or persistent pain with sociostructural and psychosocial correlates and with quality-of-life outcomes. Data are presented as adjusted odds ratios (aORs) with 95% confidence intervals. Among 335 participants, 77.3% reported pain at ≥ 1 study visit, with 46.3% experiencing any undiagnosed pain and 53.1% managing pain with criminalized drugs. In multivariable analysis, age (aOR 1.04[1.03-1.06] per year increase), food and housing insecurity (aOR 1.54[1.08-2.19]), depression diagnosis (aOR 1.34[1.03-1.75]), suicidality (aOR 1.71[1.21-2.42]), and non-daily, non-injection opioid use (aOR 1.53[1.07-2.17]) were associated with higher odds of pain. Daily non-injection opioid use (aOR 0.46[0.22-0.96]) and health services access (aOR 0.63[0.44-0.91]) were associated with lower odds of pain. In separate multivariable confounder models, pain was associated with reduced odds of good self-rated health (aOR 0.64[0.48-0.84] and increased odds of health interference with social activities (aOR 2.21[1.63-2.99]) and general function (aOR 3.24[2.54-4.13]). In conclusion, most WLWH in our study reported major or persistent pain. Pain was commonly undiagnosed and associated with lower quality of life. We identified structural and psychosocial factors associated with pain in WLWH, emphasizing the need for low-barrier, trauma-informed, and harm reduction-based interventions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».