Acceptance of pain: A study in patients with advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pain, among the most common symptoms of cancer, impacts on multiple domains of wellbeing. Significant numbers of patients continue to experience pain despite pharmacological interventions. Although there is evidence to suggest that acceptance of pain is related to better wellbeing among patients with chronic nonmalignant pain, little is known about acceptance of cancer pain. The purpose of this cross-sectional study was to determine the correlates of pain acceptance in 81 patients with advanced cancer and pain. Demographic, disease, and treatment-related information was collected, and patients completed measures of pain, physical, psychological, and social/relational wellbeing and pain acceptance. Multivariate regression models, using backward elimination, determined the correlates of each subscale of the Chronic Pain Acceptance Questionnaire separately. Activity Engagement was negatively associated with depressive symptoms. Pain Willingness was negatively associated with pain catastrophizing. Parents living with children had lower Pain Willingness scores than non-parents. These relationships were independent of pain severity and physical functioning. These preliminary results suggest that acceptance of cancer pain is related to better psychological wellbeing and that there may be a relational element, with parents at risk of experiencing difficulty in adapting to ongoing cancer pain. These data lay the groundwork for future research and interventions designed to enhance quality of life for patients with advanced cancer and pain.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».