Characteristics and Associations of Pain Intensity in Patients Referred to a Specialist Cancer Pain Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Uncontrolled cancer pain (CP) may impair quality of life. Given the multidimensional nature of CP, its poor control is often attributed to poor assessment and classification. OBJECTIVES: To determine the characteristics and associations of pain intensity in a specialist CP clinic. METHODS: Consecutive patients referred to the CP clinic of the Portuguese Cancer Institute (Lisbon, Portugal) had standardized initial assessments and status documentation of the following: Brief Pain Inventory ratings for 'pain now' as the outcome variable; initial pain intensity (iPI) on a 0 to 10 scale; pain mechanism (using the Douleur Neuropathique 4 tool to assess neuropathic pain); episodic pain; Eastern Cooperative Oncology Group rating; oral morphine equivalent daily dose (MEDD); Hospital Anxiety Depression Scale and Emotional Thermometer scores; and cancer diagnosis, metastases, treatment and pain duration. Univariable analyses were conducted to test the association of independent variables with iPI. Variables with P<0.1 were entered into a multivariable regression model, using backward elimination and a cut-point of P=0.2 for final model selection. RESULTS: Of 371 participants, 285 (77%) had moderate (4 to 6) or severe (7 to 10) iPI. The initial median MEDD was relatively low (30 mg [range 20 mg to 60 mg]). In the multivariable model, higher income, Eastern Cooperative Oncology Group rating 3 to 4, cancer diagnosis (head and neck, genitourinary and gastrointestinal), adjuvant use and initial MEDD were associated with iPI (P<0.05). The model's R2 was 18.6, which explained only 19% of iPI variance. CONCLUSIONS: The diversity of factors associated with pain intensity and their limited explanation of its variance underscore the biopsychosocial complexity of CP. Adequacy of CP management warrants further exploration.
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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 | 0,018 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».