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Enregistrement W4307444501 · doi:10.2196/37790

Paracetamol Use in Patients With Osteoarthritis and Lower Back Pain: Infodemiology Study and Observational Analysis of Electronic Medical Record Data

2022· article· en· W4307444501 sur OpenAlexvenueno aff
Gisèle Pickering, Linda Mezouar, Hayet Kechemir, Caty Ebel‐Bitoun

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésMedicineMedical prescriptionTramadolOsteoarthritisInternal medicineNonsteroidalMedical recordAcetaminophenObservational studyPhysical therapySpecialtyAnalgesicAlternative medicineFamily medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lower back pain (LBP) and osteoarthritis (OA) are common musculoskeletal disorders and account for around 17.0% of years lived with disability worldwide; however, there is a lack of real-world data on these conditions. Paracetamol brands are frequently prescribed in France for musculoskeletal pain and include Doliprane, Dafalgan, and Ixprim (tramadol-paracetamol). OBJECTIVE: The objective of this retrospective study was to understand the journey of patients with LBP or OA when treated with paracetamol. METHODS: Three studies were undertaken. Two studies analyzed electronic medical records from general practitioners (GPs) and rheumatologists of patients with OA or LBP, who had received at least one paracetamol prescription between 2013 and 2018 in France. Data were extracted, anonymized, and stratified by gender, age, and provider specialty. The third study, an infodemiology study, analyzed associations between terms used on public medical forums and Twitter in France and the United States for OA only. RESULTS: In the first 2 studies, among patients with LBP (98,998), most (n=92,068, 93.0%) saw a GP, and Doliprane was a first-line therapy for 87.0% (n=86,128) of patients (71.0% [n=61,151] in combination with nonsteroidal anti-inflammatory drugs [NSAIDs] or opioids). Among patients with OA (99,997), most (n=84,997, 85.0%) saw a GP, and Doliprane was a first-line therapy for 83.0% (n=82,998) of patients (62.0% [n=51,459] in combination). Overall, paracetamol monotherapy prescriptions decreased as episodes increased. In the third study, in line with available literature, the data confirmed that the prevalence of OA increases with age (91.5% [212,875/232,650] above 41 years), OA is more predominant in females (46,530/232,650, 20.0%), and paracetamol use varies between GPs and rheumatologists. CONCLUSIONS: This health surveillance analysis provides a better understanding of the journey for patients with LBP or OA. These data confirmed that although paracetamol remains the most common first-line analgesic for patients with LBP and OA, usage varies among patients and health care specialists, and there are concerns over efficacy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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