Pain Assessment for Cancer Patients Based on Their Pain Descriptions (part 2)-Preliminary Study for Selecting Adequate Analgesics and Adjuvant Analgesics using APQ-
Notice bibliographique
Résumé
Pain assessment is important in treating the pain of cancer patients and choosing adequate analgesics for this purpose. Though pain is defined as a subjective phenomenon, it is necessary to evaluate the words chosen by cancer patients to describe their pain objectively. In our previous study (part 1), We developed the Aichi Prefectural Society of Hospital Pharmacists Pain Questionnaire (APQ) based on the McGill Pain Questionnaire (MPQ), a tool for measuring pain based on words used to describe pain.In order to evaluate pain in thirty-one cancer patients in ten hospitals using the APQ, we investigated the relationship between the words used by patients to describe pain and pain quality (equivalent to the subclasses in APQ) and opioid responsiveness. In addition, we tried to select adequate adjuvant analgesics based on the words for pain in the APQ through a search of the literature. Words used to describe pain and pain quality for pain that is responsive or non-responsive to opioids could be inferred from the seventy-eight pain words in the APQ.These findings suggest that we can choose adequate medication based on an evaluation of the patient's pain using the APQ and relieve cancer pain successfully.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».