Unpacking excessive polypharmacy patterns among individuals living with chronic pain in Quebec: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Excessive polypharmacy, which can be defined as the concurrent use of ≥10 medications, is prevalent among individuals with chronic pain. However, it remains unclear how it may vary between individuals or over time. Objectives: This study aimed to describe and identify factors associated with trajectories of excessive polypharmacy. Methods: A retrospective longitudinal study was conducted using the TorSaDE Cohort, which links Canadian Community Health Surveys (2007-2016) and Quebec health administrative databases. Among 9,156 adults living with chronic pain and covered by public prescribed drug insurance, the presence of excessive polypharmacy (yes/no) was assessed monthly for one-year post-survey completion (12 time points). Group-based trajectory modelling was applied to identify groups with similar patterns over time (trajectories). Multivariable multinomial regression was used to identify factors associated with trajectory membership. Results: Four trajectories were obtained: (1) "No excessive polypharmacy" (74.8%); (2) "Sometimes in excessive polypharmacy" (8.6%); (3) "Often in excessive polypharmacy" (6.1%); 4) "Always in excessive polypharmacy" (10.5%). Factors associated with the "always in excessive polypharmacy" trajectory membership were: being older, being born in Canada, having a lower income, having a higher comorbidity index score, more severe pain intensity, and more daily activities prevented by pain, reporting arthritis or back pain and poorer perceived general health, and having a family physician. Using opioids or benzodiazepines, having a lower alcohol consumption, doing less physical activity, a higher number of prescribers and visits to a family physician also predicted being always in excessive polypharmacy. Discussion: This study identifies distinct trajectories of excessive polypharmacy in adults with chronic pain, emphasizing key sociodemographic and clinical factors and the need for tailored interventions for effective medication management.
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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 | 0,016 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».