Economic Barriers to Pain Management: Disparities in Medication Access among Europeans Over 50
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Joint pain is a widespread phenomenon among older adults with significant costs to individuals and healthcare systems. This study investigates whether economic factors-specifically, the ability to pay and supplementary insurance-are associated with access to pain medication among Europeans aged 50 and older. Methods Data were obtained from the Survey of Health, Aging and Retirement in Europe (SHARE), comprising 64,281 individuals aged 50+ from nineteen European countries and Israel. Results One-third of respondents reported joint pain, with similar prevalence across age groups but higher rates among women. Among those reporting pain, 21.5% experienced mild pain, 52.9% moderate pain, and 26% severe pain. Back pain was most common (64.3%), followed by knee (44.2%) and hip pain (23.5%). Approximately half of the individuals with joint pain were not taking medication for pain management. Multivariate logistic regression revealed that medication use was significantly higher among those who were male, younger than 59, had higher education levels, reported the ability to cope economically, and possessed supplementary insurance. Notably, when controlling for economic factors, the likelihood of taking pain medication decreased with increasing age. Discussion Our findings demonstrate significant economic inequity in pain medication access among older Europeans. Despite joint pain being a major public health concern, financial barriers prevent many from accessing appropriate pain management. The strong association between income status and pain medication use highlights a critical healthcare disparity that requires policy intervention. While pain management approaches are multifaceted, ensuring equitable access to prescription medications is essential for comprehensive pain care and represents an important target for reducing health inequities among aging populations. Key messages • Economic factors create significant disparities in pain medication access among older Europeans, requiring targeted policy interventions. • Healthcare systems must address financial barriers to pain medication as an essential component of equitable pain management for aging populations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».