Do Injury, Depression, and PTSD Mediate the Relationships Between Latent Profiles of Cumulative Lifetime Violence and Chronic Pain Disability in Men?
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of association between violence and chronic pain in men is limited by neglect of violence experiences as perpetrator, disregard of heterogeneity in cumulative lifetime violence severity (CLVS), weak understanding of mediation pathways, and inattention to social determinants of health (SDOH). The CLVS-44 measure and identification of four distinct latent profiles of CLVS facilitated addressing these shortcomings. CLVS-44 data from a national cross-sectional community survey of 587 Canadian men who had violence experiences as target and/or perpetrator were used in parallel multiple mediation analysis with a multi-categorical profile antecedent. Differences among CLVS profiles for relative direct and indirect associations through injury, depression, and posttraumatic stress disorder (PTSD) to chronic pain disability were examined. Differences among profiles by SDOH were also explored. Compared to Profile 1 (Lowest CLVS), Profile 4 (Highest Target and Perpetrator) had significant relative direct and indirect effects through lifetime injuries and PTSD, with the highest mean scores for chronic pain disability and all mediators. Indirect effects through PTSD for Profiles 2 (second Lowest Target, Moderate Physical Partner Perpetrator) and 3 (second Highest Target, Low Psychological Perpetrator) were also significant. Masculine discrepancy stress, adverse housing, economic challenges, and substance use were significantly higher for Profile 4. These results demonstrate that high perpetration differentiates men most likely to have the highest chronic pain disability as indicated by direct and indirect pathways. Findings also highlight the need for trauma- and violence-informed approaches to chronic pain assessment and management to avoid re-traumatization. SDOH inequities may identify starting points for strength-based interventions.
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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 | 0,040 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».