Zopiclone and Prazepam Abuse in a Chronic Migraine Patient
Notice bibliographique
Résumé
Painful conditions are frequently accompanied by sleep disorders. Here we present the case, never previously reported, of high doses of zopiclone and prazepam abuse in a patient suffering from migraine and insomnia. A 37-year-old female Caucasian patient, nursing degree, with two 7-year-old twin daughters, began to suffer from migraines in her childhood. Migraine worsened and was associated with insomnia after the daughters’ birth. Eight months ago, migraine and insomnia further worsened in conjunction with the prescription of fluoxetine and prazepam as migraine prophylaxis and of zopiclone for insomnia. From that moment, the patient increased the dose of zopiclone up to 20 tablets (150 mg) nightly and prazepam up to 20 tablets (400 mg) daily. As acute migraine treatment she also used ketorolac 1-2 f every day intramuscularly. The patient was hospitalised for withdrawal of medications and to treat migraine. Hair analysis documented the history of this patient and the good progress of the treatment. Zopiclone and prazepam are considered drugs with low abuse potential. However, the final outcome of a drug treatment may be influenced by non-drug factors, such as the patient’s characteristics and the treatment milieu. In fact, in a stressful context, the prescription of zopiclone in a patient vulnerable for migraine triggered abuse of this drug and of prazepam, which was associated with chronification of migraine and analgesics overuse, without relieving insomnia. In prescribing hypnotics and anxiolytics to patients with chronic pain there must therefore be great caution. doi:10.4021/jmc729w
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».