Chronic Pain in Older Adults: Prevalence, Risk Factors, and Consequences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over 100 million Americans experience chronic pain, and older adults are disproportionately affected. This symposium presents four studies using large population-based samples of older adults from three different countries to examine the prevalence, risk factors, consequences, and management of chronic pain. Using data from two generations of Framingham Heart Study participants, Felson identified a secular increase in widespread pain prevalence measured when both cohorts were in their 70s. This rising prevalence provides strong context for Limani’s examination of chronic pain’s effect on successful aging in the Canadian Longitudinal Study on Aging. Limani found that chronic pain significantly lowers respondents’ perceptions of their physical, psychological, and social wellbeing, with lower income and higher pain severity exacerbating these effects. Discerning safe and effective chronic pain management in older adults is a core research priority, particularly around opioid use. Milani investigated the interplay between sex, race/ethnicity, and cognitive impairment on self-reported opioid use from the Health and Retirement Study (HRS). After integrating Medicare Claims data, Milani will additionally explore parallel patterns of opioid prescription. Finally, Huang highlights the enduring health impact of early-life trauma using data from the Vietnam Health and Aging Study: early-life exposure to the Vietnam War increased the likelihood of later-life chronic pain. These studies leverage data from well-powered surveys to document trends in widespread pain prevalence, person-level consequences of chronic pain, disparities in opioid use, and the long-term health consequences of traumatic early-life experiences.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».