Chronic pain among primary fentanyl users: The concept of self‐medication
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain is among the leading causes of disability worldwide, of which only a small percentage of patients receive adequate treatment for. Non-prescribed opioid analgesics are commonly sought out in effort to alleviate unrelieved pain. This study assesses the prevalence and correlates of chronic pain among primary fentanyl users. METHODS: A cross-sectional and structured survey was conducted with 200 adults who reported fentanyl as their drug of choice from a Vancouver acute care hospital. Presence and levels of chronic pain were determined through self-report. RESULTS: The majority of participants (n = 130, 72.6%) reported having chronic pain in the past 6 months, with the mean level of pain on a typical day to be 7.6 out of a scale of 10 (SD = 1.9). Majority (n = 85, 65.4%) reported using street opioids to self-medicate, while only 9 (6.9%) reported that their chronic pain was unrelated. Regression analysis indicated that increasing age and co-use of cannabis and opioids were independent associated factors of chronic pain. Higher levels of reported pain on a typical day were further associated with age and self-medication. CONCLUSIONS: The findings of this study demonstrate a significant association between self-medication and chronic pain among primary fentanyl users in British Columbia. For these individuals, inadequate pain relief may drive continued opioid use, which in turn may increase risks of treatment discontinuation and overdose. Appropriate pain management strategies are crucial to avoid opioid misuse and decrease the large societal burden caused by chronic pain. SIGNIFICANCE: Our work points to the high prevalence of self-reported chronic pain among individuals who primarily use fentanyl. Among those with self-reported fentanyl use and chronic pain, self-medication with street opioids was found to be common and associated with higher reported pain levels on a typical day. This highlights the need for pain management strategies to be integrated into opioid dependence treatment and more research in the overlap of pain and fentanyl use.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».