Longitudinal course of posttraumatic stress disorder and chronic pain conditions: A population-based study of Canadian military personnel over 16 years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Posttraumatic stress disorder (PTSD) and chronic pain are highly prevalent, comorbid, and debilitating conditions in the military. The present study was designed to examine the prevalence of chronic pain conditions (i.e., migraines, back problems, arthritis) across PTSD courses (i.e., no PTSD, remitted, new onset, persistent/recurrent) and examine the association between PTSD course and the presence and onset of chronic pain conditions in a population-representative sample of Canadian military members. METHODS: Cross-tabulations and logistic regressions were conducted on data (n = 2941) from the 2002 Canadian Community Health Survey Mental Health and Well-being Canadian Forces Supplement and the 2018 Canadian Armed Forces Members and Veterans Mental Health Follow-Up Survey. RESULTS: The prevalence of chronic pain conditions across PTSD courses ranged from 8 % to 61 %, with no PTSD consistently having the lowest prevalence. After adjusting for covariates, respondents with new onset PTSD had elevated odds of back problems (AOR=1.43, 95 % CI [1.10-1.90], p < .05), arthritis (AOR=1.46, 95 % CI [1.06-2.00], p < .05), and a new onset chronic pain condition more broadly (AOR=1.66, 95 % CI [1.15-2.39], p < .01), compared to those with no PTSD. Those with remitted PTSD had greater odds of migraines (AOR=2.43, 95 % CI [1.29-4.58], p < .01), while those with persistent PTSD had lower odds of back problems (AOR=0.45, 95 % CI [0.23-0.88], p < .05), compared to those with no PTSD. CONCLUSION: Findings indicate that the prevalence and type of chronic pain that co-occurs with PSTD in Canadian military members varies as a function of the course of PTSD. This underscores the importance of evaluating pain in those with PTSD and suggests that the course of PTSD is a relevant consideration in case conceptualization and treatment planning.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».