Educational Interventions to Improve Cancer Pain Control: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Inadequate pain control is a dismaying reality in cancer patients. OBJECTIVES: To review studies on cancer pain control interventions, and describe their findings with respect to participants' attitudes and knowledge, pain management, and pain levels. DATA SOURCES: Computer searches were made in MEDLINE from January 1962, in PsychLIT from January 1974, and in CINAHL from January 1982 to August 1999, using a search strategy based on a combination of key words. STUDY SELECTION: Computerized listings from these sources contained 383, 26, and 85 articles, respectively. After exclusion of duplicates, abstracts, editorials, letters, and irrelevant articles, we retained for review 33 articles, of which 25 (76%) were interventions targeting health professionals, and 8 (24%) interventions targeting patients and family caregivers. DATA EXTRACTION: Study reports were reviewed using the following structured framework: Intervention Setting, Study Methods, Process Assessment, and Pain Outcome Assessment (Attitudes and Knowledge, Pain Management, and Pain Relief/Quality of Life). DATA SYNTHESIS AND CONCLUSION: Educational interventions can successfully improve cancer pain knowledge and attitudes of health care professionals, but without having much impact on patients' pain levels. The most promising avenue for improving cancer pain control in ambulatory settings may be brief, nursing interventions targeting patients in combination with a daily pain diary. This review suggests that further progress may occur through incorporating a systematic and valid method of documenting daily fluctuation in pain levels, and ensuring that documented uncontrolled pain is followed rapidly by clinical reassessment and dose adjustment.
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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 | 0,012 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».