Self-management of pain among people who inject drugs in Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
Aims—To evaluate factors and methods associated with self-management of pain among people who inject drugs (IDUs) in Vancouver (Canada). Patients & methods—This cross-sectional study used bivariate statistics and multivariate logistic regression to analyze self-reported responses among 483 IDUs reporting moderate-toextreme pain in two prospective cohort studies from 1 December 2012 to 31 May 2013. Results—Median age was 49.6 years (interquartile range: 43.9–54.6 years), 33.1% of IDUs were female and 97.5% reported self-management of pain. Variables independently and positively associated with self-managed pain included having been refused a prescription for pain medication (adjusted odds ratio: 7.83; 95% CI: 1.64–37.3) and having ever been homeless (adjusted odds ratio: 3.70; 95% CI: 1.00–13.7). Common methods of self-management of pain included injecting heroin (52.7%) and obtaining diverted prescription pain medication from the street (65.0%). Conclusion—Self-management of pain was common among IDUs who reported moderate-toextreme pain in this setting, particularly among those who had been refused a prescription for pain medication and those who had ever been homeless. These data highlight the challenges of adequate pain management among IDUs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».