Correlates of neurocognitive performance in older adults with chronic pain and negative emotions: baseline data from the problem adaptation therapy for pain (PATH-pain) randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is highly prevalent among older adults, is associated with cognitive deficits, and is commonly treated in primary care. We sought to document the extent of impairment across specific neurocognitive domains and its correlates among older adults with chronic pain in primary care. We analyzed baseline data from the Problem Adaptation Therapy for Pain trial, which examined a psychosocial intervention to improve emotion regulation in 100 adults ≥ 60 years with comorbid chronic pain and negative emotions, who did not have evidence of moderate-to-severe cognitive impairment. Questionnaires on comorbidities, depressive symptoms, pain intensity, and pain-related disability were administered along with the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Multiple regression assessed the relationship between demographic and clinical characteristics with specific neurocognitive domains. Over half of participants (56%) had mild-to-moderate cognitive impairment (<26 on the MoCA). Across domains, participants scored the lowest in visuospatial/constructional ( M = 86.2; SD = 15.7), and 15%–23% scored at least one standard deviation below the mean for immediate and delayed memory, visuospatial/constructional, and attention. In adjusted models, greater medical comorbidities were associated with poorer performance on the total RBANS, immediate memory, and attention. Cognitive deficits in older adults with chronic pain in primary care are substantial, with varying levels of deficits by neurocognitive domain. Future research should examine synergistic effects of chronic pain and comorbidities on cognition, and the impact of cognitive deficits on older adults' ability to engage in pain interventions and self-management behaviors.
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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 | 0,110 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».