Pharmacotherapeutic management of chronic noncancer pain in primary care: lessons for pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Describe the pharmacotherapeutic management of primary-care patients with chronic noncancer pain, assess their satisfaction with pain treatment, and identify the determinants of their satisfaction. METHODS: A cohort study was conducted in Quebec (Canada). Patients reporting chronic noncancer pain with an average pain intensity of at least 4 on a 0-10 scale (10= worst possible pain) and having an active analgesic prescription from a primary-care physician were recruited. They completed a telephone interview and a self-administered questionnaire to document their pain, emotional well-being, satisfaction with treatment, and barriers/beliefs/attitudes about pain and its treatment. Information on pharmacotherapy was based on an administrative provincial database and pharmacies' charts. Determinants of patients' satisfaction were identified using multivariate linear regression models. RESULTS: Four hundred and eighty six patients participated. Their mean age was 58.4 years and they had had pain for a mean of 11.7 years (standard deviation, ±11.1) at an average pain intensity of 6.5 in the past week. Although 90% reported adverse gastrointestinal effects, 36.4% and 54.4% of these patients took no over-the-counter or prescribed medication for constipation or nausea, respectively. On a scale from 0-100, the mean overall satisfaction score was 64.7 (95% confidence interval [CI] =63.5-65.9). Patient satisfaction was low, particularly regarding the "information about pain and its treatment" (mean 50.6; 95% CI =47.6-53.7) and "treatment efficacy" (mean 53.6; 95% CI =51.5-55.6) subscales. The overall treatment satisfaction score decreased with more pain disability, probable depression and anxiety, more barriers to pain treatment, higher incidence of nausea, and use of over-the-counter analgesics. CONCLUSION: In primary care, patients' level of satisfaction with their pain treatment is not optimal. This study underlines how the expanded scope of practice of community pharmacists may allow them to play a pivotal role in providing information, discussing barriers to pain treatment, and monitoring pain disability, and by appropriately managing pharmacotherapy to optimize effectiveness while minimizing adverse effects.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».