Disparities in Pain Among Nursing Home Residents: Race, Cognitive Impairment, and Nursing Home Racial Composition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pain is common among nursing home (NH) residents and can significantly impact quality of end-of-life experiences, yet inequities in pain assessment and treatment persist and are less studied among racial groups with smaller population sizes. This study examined associations between resident race, cognitive impairment, and NH racial composition with any pain documented in the last five days. We conducted a longitudinal multi-level logistic regression using MDS 3.0, LTCFocus, and MBSF data. We focused on residents who died in 2018 or 2019, regardless of place of death (n = 617,922). Analyses were stratified by staff- and self-reported pain, controlling for resident age, function, comorbidity, gender, and NH percent Medicaid, bed number, staffing, ownership, and rurality. In the initial adjusted models, both staff- and self-reported pain increased over the year before death. Staff- and self-reported pain decreased as cognitive impairment increased, and this was more dramatic in the self-reported model. In both models, pain varied by race, with American Indian or Alaskan Native residents having the highest rates, followed by Hispanic and White residents at similar rates; Black residents had slightly lower rates, followed by Asian residents, and Native Hawaiian or other Pacific Islander residents at the lowest. Pain was more frequently reported in predominately White NHs than in more racially diverse NHs, especially in the staff-reported model. Disparities may reflect underassessment of pain and inappropriate pain assessment methods, particularly at the NH-level in facilities that included more racially minoritized residents. Further research is needed to clarify these disparities and ensure equitable pain management.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 ».