How Chronic Pain Impacts the Quality of Life in Older Adults Living in Long-term Care
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain profoundly affects the quality of life for older adults in long-term care facilities. This study explores its multifaceted impact on well-being and examines mitigation strategies through empirical, aesthetic, and ethical perspectives. Focusing on research, clinical expertise, and experience, it investigates how chronic pain influences sleep, mental health, and nutrition. Chronic pain disrupts sleep patterns, leading to fatigue, diminished cognitive function, and other chronic health issues, which collectively reduce quality of life. It also affects mental health, causing psychological distress that further diminishes life quality for older adults in long-term care. Nutrition is another area adversely affected by chronic pain. Older adults with chronic pain often struggle to maintain a balanced diet, leading to either insufficient nutrient intake and weight loss or overconsumption and weight gain. Both malnutrition and over-nutrition can exacerbate health problems, further reducing quality of life. To address these challenges, the paper proposes strategies to prevent or reduce the decline in quality of life caused by chronic pain. This includes implementing preventive measures, offering support to older adults, and focusing on new research or methods specifically targeting those already suffering from chronic pain to alleviate their discomfort. This paper highlights the significant impact of chronic pain on older adults in long-term care facilities and calls for healthcare workers to address these issues. By understanding how chronic pain affects various aspects of life, there is a push for more research and strategies to alleviate pain-related suffering and enhance the quality of life for these individuals.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».