E-ISSN: 2822-6771
pdf
Volume : 17 Issue : 4 Year : 2025
Quick Search
Infodemiology Meets Pharmacoepidemiology: Search Trends and National Drug Use Patterns for Pain-related Medications in Türkiye [Compreh Med]
Compreh Med. 2025; 17(4): 265-270 | DOI: 10.14744/cm.2025.82905

Infodemiology Meets Pharmacoepidemiology: Search Trends and National Drug Use Patterns for Pain-related Medications in Türkiye

Sevtap Badıl Güloğlu1, Gülsev Özen Yorgancıgil2, Hatice Kübra Aşık3, Demet Ferahman4, Tuğba Şahbaz5
1Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of Health Sciences, Antalya Training and Research Hospital, Antalya, Türkiye
2Department of Pharmacology, İstanbul University Faculty of Pharmacy, İstanbul, Türkiye
3Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Kanuni Sultan Süleyman Training and Research Hospital, İstanbul, Türkiye
4Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Başakşehir Cam and Sakura City Hospital, İstanbul, Türkiye
5Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Beykent University Faculty of Medicine, İstanbul, Türkiye

INTRODUCTION: Musculoskeletal system diseases are a significant global health burden, frequently requiring long-term pharmacological management. While conventional databases offer reliable drug consumption data, they often fail to reflect dynamic public interest. Google Trends, as a real-time digital surveillance tool, can provide complementary insights by capturing health-related online search behaviors. This study aimed to evaluate the association between national pharmaceutical consumption and public interest in musculoskeletal and nervous system drugs in Türkiye between 2015 and 2022.
METHODS: This retrospective descriptive study integrated OECD pharmaceutical consumption statistics with Google Trends data for selected keywords. Drug use was assessed via per capita expenditure and percentage of total pharmaceutical sales. Relative search volume values were extracted and normalized for keywords such as “painkiller,” “muscle relaxant,” and “osteoarthritis.”
RESULTS: Strong positive correlations were identified between analgesic consumption and RSVs for keywords including “painkiller” and “muscle relaxant” (r = 0.922, p = 0.001), “muscle pain” (r = 0.898, p = 0.002), and “joint pain” (r = 0.826, p = 0.011). No significant associations were found for musculoskeletal or anti-inflammatory drugs. In turnover-based analyses, certain keywords—especially “joint rheumatism” and “osteoarthritis”—were associated with specific drug categories. Negative correlations between musculoskeletal drug sales and general pain-related searches may suggest a public inclination toward symptom-based treatment.
DISCUSSION AND CONCLUSION: Google Trends data closely mirror analgesic consumption patterns, indicating their potential as digital proxies for pharmaceutical demand. Integrating such digital tools with traditional data sources may enhance public health surveillance and guide policy decisions.

Keywords: Digital epidemiology, drug utilization, google trends, musculoskeletal system drugs, pharmaceutical consumption

İnfoepidemiyoloji ve Farmakoepidemiyoloji Buluşuyor: Türkiye'de Ağrıya Yönelik İlaçlar İçin Arama Trendleri ve Ulusal İlaç Kullanım Örüntüleri

Sevtap Badıl Güloğlu1, Gülsev Özen Yorgancıgil2, Hatice Kübra Aşık3, Demet Ferahman4, Tuğba Şahbaz5
1Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon, Sağlık Bilimleri Üniversitesi Antalya Eğitim ve Araştırma Hastanesi, Antalya, Türkiye
2Farmakoloji Anabilim Dalı, İstanbul Üniversitesi Eczacılık Fakültesi, İstanbul, Türkiye.
3Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Kliniği, Kanuni Sultan Süleyman Eğitim ve Araştırma Hastanesi, Türkiye.
4Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Kliniği, Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi, İstanbul, Türkiye.
5Fiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Anabilim Dalı, Beykent Üniversitesi Tıp Fakültesi, İstanbul, Türkiye.

GİRİŞ ve AMAÇ: Kas-iskelet sistemi hastalıkları, sıklıkla uzun süreli farmakolojik tedavi gerektiren önemli bir küresel sağlık yükü oluşturmaktadır. Geleneksel veri tabanları ilaç tüketimi konusunda güvenilir bilgiler sunsa da, halkın dinamik bilgi arayışlarını yansıtmakta yetersiz kalabilmektedir. Gerçek zamanlı bir dijital izleme aracı olan Google Trends, sağlıkla ilgili çevrim içi arama davranışlarını yakalayarak tamamlayıcı veriler sağlayabilir. Bu çalışmanın amacı, 2015–2022 yılları arasında Türkiye’de kas-iskelet ve sinir sistemi ilaçlarına yönelik ulusal ilaç tüketimi ile halkın çevrim içi ilgisi arasındaki ilişkiyi değerlendirmektir.
YÖNTEM ve GEREÇLER: Bu retrospektif tanımlayıcı çalışma, seçilen anahtar kelimeler için OECD ilaç tüketim istatistikleri ile Google Trends verilerini bütünleştirmiştir. İlaç kullanımı, kişi başına düşen harcama ve toplam ilaç satışları içindeki yüzde payı ile değerlendirilmiştir. “Ağrı kesici”, “kas gevşetici” ve “kireçlenme” gibi anahtar kelimelere ait Göreli Arama Hacmi (RSV) değerleri elde edilmiş ve normalize edilmiştir
BULGULAR: “Ağrı kesici” ve “kas gevşetici” (r = 0.922, p = 0.001), “kas ağrısı” (r = 0.898, p = 0.002) ve “eklem ağrısı” (r = 0.826, p = 0.011) gibi anahtar kelimeler ile analjezik tüketimi arasında güçlü pozitif korelasyonlar bulunmuştur. Kas-iskelet sistemi ve antiinflamatuvar ilaçlar için anlamlı bir ilişki saptanmamıştır. Satış payına dayalı analizlerde, özellikle “eklem romatizması” ve “kireçlenme” gibi kelimeler belirli ilaç kategorileri ile ilişkili bulunmuştur. Kas-iskelet sistemi ilaçlarının satış payı ile genel ağrı temalı aramalar arasında gözlenen negatif korelasyon, halkın semptoma yönelik tedavilere eğilimli olabileceğini düşündürmektedir.
TARTIŞMA ve SONUÇ: Google Trends verileri, analjezik tüketim örüntüleriyle yakın ilişki göstermekte olup, ilaç talebinin dijital göstergesi olarak kullanılma potansiyeline sahiptir. Bu tür dijital araçların geleneksel veri kaynaklarıyla birlikte kullanılması, halk sağlığı izlemesini güçlendirebilir ve politika kararlarını destekleyebilir.

Anahtar Kelimeler: Google Trends, Dijital epidemiyoloji, İlaç kullanımı, Kas-iskelet sistemi ilaçları, İlaç tüketimi

Corresponding Author: Hatice Kübra Aşık, Türkiye
Manuscript Language: English
×
APA
NLM
AMA
MLA
Chicago
Copied!
CITE