0530 When Pain Meets Place: Understanding Rurality’s Impact on Fatigue and Sleep Disturbances
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction A long-standing body of research supports the intricate relationship between chronic pain, fatigue, and sleep, yet these complex variables are not uniform among different populations. Moreover, many rural individuals experience health disparities related to sleep, fatigue, and pain, which may be related to limited care access. Herein, we examined whether urbanity/rurality moderated the relationship between pain and sleep disturbance and pain and fatigue in women with pain complaints. Methods Women (N=261, Mage=41.8, SD=13.9, 61% urban) with sleep and pain complaints completed surveys during the baseline assessment of an RCT in mid-Missouri. Measures included sleep (PROMIS-Sleep Disturbance, fatigue (PROMIS-Fatigue), pain (McGill Pain Questionnaire), and rurality (Y/N, according to Census Bureau data for 2020 as reported by Rural Health Information Hub’s Am I Rural? tool). Using SPSS PROCESS, we examined moderation analyses while controlling for age, employment status (Y/N), and whether individuals live in a low-income area (Y/N) based on the Human Resources and Services Administration low-income city service area designation as specified by the Am I Rural? Tool. Results A significant interaction was found between pain and rurality predicting fatigue, F(1, 252)=8.72, p=.003. Greater pain was associated with greater fatigue in only rural individuals, β=0.21, t(252)=4.72, p<.001. Similarly, there was a significant interaction between pain and rurality predicting sleep disturbances, F(1, 252)=5.78, p=.012. This was only observed in rural individuals, β=0.34, t(252)=3.40, p<.001, such that increased pain was related to increased sleep disturbances. Conclusion Living in rural areas may increase the risk of experiencing increased pain, fatigue, and sleep disturbance. While this may be partly due to limited access to care, future studies should utilize longitudinal and experimental methodology to determine the causality of these relationships and examine physiological measures of sleep and pain. Further exploration is important for targeted support and consideration of disparities (including access to care) in women struggling with pain, sleep, and fatigue in rural areas. Support (if any) National Institute of Nursing Research (NR01768; Clinical trial: NCT03744156; PI: McCrae)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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; 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 ».