A Titration Strategy Is Needed To Manage Breakthrough Cancer Pain Effectively: Observations from Data Pooled from Three Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breakthrough pain is a prevalent and serious problem in patients with cancer. However, it is not known how best to predict the effective dose of breakthrough opioid for any given patient. METHODS: Data were pooled and reanalyzed from three large, randomized clinical trials of the rapidly absorbed oral transmucosal fentanyl citrate lozenges (OTFC) in which patients were carefully titrated to an optimal OTFC dose. The relationships between the optimal OTFC dose, patients' previous opioid dose, 24-hour total opioid, and patient characteristics were explored to determine whether the optimal OTFC dose can be predicted based on pretreatment clinical factors. RESULTS: The cohort included 188 patients within the three trials whose breakthrough pain was effectively managed with OTFC. Prior to entry into the trial, the average breakthrough opioid dose in the 188 patients was 12% of the daily dose of scheduled opioid but strikingly, ranged from 1%-72%. The optimal OTFC dose was poorly correlated with patients' scheduled or previous breakthrough opioid doses. The only clinically meaningful correlation was that the average final OTFC dose significantly decreased with increasing age. Overall, there was enormous interindividual variability in patients' dose requirements for breakthrough pain. CONCLUSIONS: This is the largest study to date of the relationship between clinical variables and the effective dose of OTFC when titrated to effect for breakthrough cancer pain. These results suggest that use of breakthrough medication should routinely be individualized with a titration strategy separate from the around-the-clock medication, according to each patient's response to their breakthrough opioid.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,022 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».