Is the relationship between chronic pain and mortality causal? A propensity score analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Chronic pain is a serious and prevalent condition that can affect many facets of life. However, uncertainty remains regarding the strength of the association between chronic pain and death and whether the association is causal. We investigate the pain-mortality relationship using data from 19,971 participants aged 51+ years in the 1998 wave of the U.S. Health and Retirement Study. Propensity score matching and inverse probability weighting are combined with Cox proportional hazards models to investigate whether exposure to chronic pain (moderate or severe) has a causal effect on mortality over a 20-year follow-up period. Hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) are reported. Before adjusting for confounding, we find a strong association between chronic pain and mortality (HR: 1.32, 95% CI: 1.26-1.38). After adjusting for confounding by sociodemographic and health variables using a range of propensity score methods, the estimated increase in mortality hazard caused by pain is more modest (5%-9%) and the results are often also compatible with no causal effect (95% CIs for HRs narrowly contain 1.0). This attenuation highlights the role of confounders of the pain-mortality relationship as potentially modifiable upstream risk factors for mortality. Posing the depressive symptoms variable as a mediator rather than a confounder of the pain-mortality relationship resulted in stronger evidence of a modest causal effect of pain on mortality (eg, HR: 1.08, 95% CI: 1.01-1.15). Future work is required to model exposure-confounder feedback loops and investigate the potentially cumulative causal effect of chronic pain at multiple time points on mortality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,034 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».