Measuring Pain Perceptions and Medication Taking Behavior at the End of Life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding why some patients with terminal illness are reluctant to take sufficient medication to control pain is critical to effective pain management. OBJECTIVE: As a first step toward exploring the pain medication-taking behavior of palliative care patients, this pilot study tested a survey regarding pain medication adherence, medication beliefs, and quality of life (QoL). DESIGN: Convenience sample; survey. SETTING/SUBJECTS: Six patients receiving inpatient Palliative Care consultations at an academic medical center answered questions about their outpatient pain medication-taking behavior. MEASUREMENTS: Medication Adherence Report Scale (MARS), Beliefs about Medications Questionnaire (BMQ), Brief Pain Inventory (BPI), closed-response items from a pain medication adherence study in terminally ill patients, the McGill Quality of Life Questionnaire (McGill), and demographic items. RESULTS: The battery of questionnaires took approximately 53 minutes; five of six participants were able to complete all items. Respondents reported moderate to severe pain (mean 4.3/10 for pain on average; 7/10 for worst pain in past 24 hours), and excellent medication adherence. When asked how much relief was provided by pain therapies, respondents reported a mean 73% (range 50-100%) relief. They expressed little concern about addiction, but more concern about medication-induced nausea and constipation. Overall QoL was good (mean 6.8/10, range 5-10, higher score better), with notably high scores in existential and support domains. CONCLUSIONS: Inpatients receiving palliative care consultation were able to complete interviewer-administered questionnaires regarding their pain perceptions, medications, and QoL. Further studies using these instruments are feasible and could inform shared decision making about pain management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».