Pain Medications Used by Persons Living With Fibromyalgia: A Comparison Between the Profile of a Quebec Sample and Clinical Practice Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Background Pharmacological management of fibromyalgia is complex. Chronic pain management is characterized by off-label prescribing and use, multimorbidity, and polypharmacy.Aims This study aimed to describe pain medications use and perceived risk among people living with fibromyalgia and compare this use to evidence-based recommendations.Methods Directive telephone interviews were conducted with 63 individuals self-reporting a diagnosis of fibromyalgia (Quebec, Canada). The questionnaire addressed specific questions about their pain and pharmacological treatments currently used for pain management (prescribed and over-the-counter). Collected data were compared to the Canadian Fibromyalgia Clinical Practice Guidelines and to evidence reports published by recognized organizations.Results Despite a lack of robust scientific evidence to support opioids use to manage pain in fibromyalgia, 33% of our sample report using them. Non-steroidal anti-inflammatory drugs were used by 54.0% of participants, although this medication is not recommended due to lack of efficacy. Tramadol, which is recommended, was used by 23.8% of participants. Among the medications strongly recommended, anticonvulsants were used by 36.5%, serotonin-norepinephrine reuptake inhibitor antidepressants by 55.6%, and tricyclic antidepressants by 22.2%. Cannabinoids (17.5%) and medical cannabis use (34.9%) was also reported. For all these medication subclasses, no differences were found between participants not reporting (n=35) or reporting (n=28) more than one pain diagnosis (p<.05). Medication subclasses considered most at risk of adverse effects by participants were the least used.Conclusions Results reveal discordance between evidence-based recommendations and medications use, which highlights the complexity of pharmacological treatment of fibromyalgia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,024 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».