Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chronic pain, highly prevalent among older adults, is associated with worse health. However, little is known about its impact on successful aging (SA). SA is a multidimensional concept encompassing not only physical and psychological health, but also social connectedness and functional independence in later life. This study examines the impact of chronic pain on SA over time and identifies demographic and socioeconomic factors that may buffer or exacerbate their association. Data are from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA), a 3-wave panel study including 30,097 adults aged 45 and older. The primary outcome is SA, which we constructed from 6 domains with indicators collected identically at all waves. We estimate mixed-effects models of SA as a function of pain severity (no pain, mild/moderate pain, severe pain). Models control for age, gender, marital status, race/ethnicity, immigrant status, education, and income, and include appropriate interactions to test buffering. Initial results indicate that chronic pain is associated with lower SA scores, with more severe pain linked to lower baseline scores and greater declines over time. Among covariates, income is particularly salient as a moderator of the association. These findings highlight that chronic pain undermines multiple dimensions of wellbeing essential to successful aging, extending beyond physical and mental health. The significant role of income highlights socioeconomic disparities in pain experiences, suggesting that addressing these inequities could enhance successful aging trajectories.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,006 | 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 ».