The Edmonton Classification System for Cancer Pain: Comparison of Pain Classification Features and Pain Intensity Across Diverse Palliative Care Settings in Eight Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Standardized approaches for assessing and classifying cancer pain are required to improve treatment of patients with complex pain profiles. The Edmonton Classification System for Cancer Pain (ECS-CP) offers a starting point for the evolution of a standardized international classification system for cancer pain and was introduced into multisite research initiatives of the European Palliative Care Research Collaborative (EPCRC). OBJECTIVES: The primary purpose of this study was to describe the prevalence of the five ECS-CP pain classification features: pain mechanism, incident pain, psychological distress, addictive behavior, and cognition--in a diverse international sample of patients with advanced cancer. METHODS: A total of 1070 adult patients with advanced cancer were recruited from 17 sites in Norway, the United Kingdom, Austria, Germany, Switzerland, Italy, Canada, and Australia; 1051 of 1070 patients were evaluable. A clinician completed the ECS-CP for each enrolled patient. Additional information, including pain intensity, were also collected through patient self-reports, using touch-sensitive computers. RESULTS: Of 1051 evaluable patients, 670 (64%) were assessed by a clinician as having cancer pain: nociceptive pain (n=534; 79.7%); neuropathic pain (n=113; 16.9%); incident pain (n=408; 60.9%); psychological distress (n=212; 31.6%); addictive behavior (n=30; 4.5%); normal cognition (n=616; 91.9%). The prevalence of ECS-CP features and pain intensity scores (11-item scale; 0=none, 10=worst; rated as now) varied substantially across sites and locations of care. CONCLUSION: The ECS-CP is a clinically relevant systematic framework, which is able to detect differences in salient pain classification features across diverse settings and countries. Further validation studies need to be conducted in varied advanced cancer and palliative care settings to advance the development of the ECS-CP toward an internationally recognized pain classification system.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».