<scp>A</scp>lberta <scp>B</scp>reakthrough <scp>P</scp>ain <scp>A</scp>ssessment <scp>T</scp>ool: A validation multicentre study in cancer patients with breakthrough pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer-related breakthrough pain (BTP) is a common and quite challenging pain syndrome, with significant impact on quality of life. To date, no widely recognized and validated tool for the diagnosis and evaluation of BTP exists. The Alberta Breakthrough Pain Assessment Tool (ABPAT) underwent a validation process during its development, but no experience of its implementation in clinical practice has been reported. METHODS: ABPAT was tested in a cohort of cancer patients suffering from chronic severe cancer-related pain in order to assess its acceptability and efficacy as a tool for the characterization of BTP. RESULTS: A total of consecutive 249 patients from seven different centres were included in a 2-month study period and all completed the questionnaire; 231 out of the 249 (92.8%) stated that questions were easily understandable and 217 out of the 249 (87.1%) stated that the tool allowed to explain extensively the BTP problem. Physician-patient correlation tests about baseline BTP intensity and BTP relief by medication showed statistical significance at the level of p = 0.001 and p = 0.0001, respectively. Evaluation of the efficacy of BPT medication revealed a 78.2% of patients declaring a good relief from BTP, with a significant reduction of mean BTP numeric rating scale score (p = 0.0001), but only 55.9% of patients responded to be satisfied about time for onset of the relief. CONCLUSIONS: In this study, ABPAT resulted to be a well-accepted tool for BTP assessment and characterization in a relatively large cohort of cancer patients. It is effective in discovering the unmet needs of cancer patients and in exploring the outcomes of BTP treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».