Rotating to Oral Methadone in Advanced Cancer Patients: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Methadone is increasingly being used to treat patients whose pain does not respond well to other opioids. Advantages over morphine sulphate and its alternatives include low cost, lack of active metabolites and efficacy against neuropathic pain. OBJECTIVES: To describe our experience with opioid rotation to methadone and compare the morphine to methadone ratios to previously published data; To discuss two commonly used rotation methods--the Edmonton and Morley-Makin methods. METHOD: We describe two cases with cancer pain successfully switched to methadone. In both cases the dose of the previous opioid was limited by development of opioid toxicity. We used the Morley-Makin conversion method and modified it by reducing the 'as required' dose by a third. The initial methadone doses for these cases were lower than predicted doses. CONCLUSION: In cases where cancer patients fail to respond or develop tolerance to opioids, conversion to methadone is a reasonable approach. Although equianalgesic tables may not always predict final methadone doses, when properly selected can be useful tools for the experienced clinician. A customised and cautious approach is thus advisable when rotating to oral methadone, especially in patients who have experienced opioid toxicity.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».