Polypharmacy and Excessive Polypharmacy Among Persons Living with Chronic Pain: A Cross-Sectional Study on the Prevalence and Associated Factors
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Polypharmacy can be defined as the concomitant use of ≥5 medications and excessive polypharmacy, as the use of ≥10 medications. Objectives were to (1) assess the prevalence of polypharmacy and excessive polypharmacy among persons living with chronic pain, and (2) identify sociodemographic and clinical factors associated with excessive polypharmacy. Patients and Methods: This cross-sectional study used data from 1342 persons from the ChrOnic Pain trEatment (COPE) Cohort (Quebec, Canada). The self-reported number of medications currently used by participants (regardless of whether they were prescribed or taken over-the-counter, or were used for treating pain or other health issues) was categorized to assess polypharmacy and excessive polypharmacy. Results: Participants reported using an average of 6 medications (median: 5). The prevalence of polypharmacy was 71.4% (95% CI: 69.0-73.8) and excessive polypharmacy was 25.9% (95% CI: 23.6-28.3). No significant differences were found across gender identity groups. Multivariable logistic regression revealed that factors associated with greater chances of reporting excessive polypharmacy (vs <10 medications) included being born in Canada, using prescribed pain medications, and reporting greater pain intensity (0-10) or pain relief from currently used pain treatments (0-100%). Factors associated with lower chances of excessive polypharmacy were using physical and psychological pain treatments, reporting better general health/physical functioning, considering pain to be terrible/feeling like it will never get better, and being employed. Conclusion: Polypharmacy is the rule rather than the exception among persons living with chronic pain. Close monitoring and evaluation of the different medications used are important for all persons, especially those with limited access to care.
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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 | 0,017 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».