Prevalence of Analgesic Prescriptions among Patients with Cancer in Japan: An Analysis of Health Insurance Claims Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To promote effective management of cancer pain as a nationwide health policy, it is necessary to monitor the performance of health care providers in managing pain in their patients. To plan a system that monitors the performance of pain management, the exact Methods of measurement, including the range of target patients, and estimate the resources must be defined. Performance in pain management can be evaluated either in all patients with cancer or restricted to patients with cancer who are already taking analgesics. Restricting the target patient group to patients on analgesics may be more efficient but the extent of that efficiency remains uncertain. METHODS: Using insurance claims from eight employer-sponsored insurance companies, we analyzed data from patients (N = 2858) who had received anti-cancer treatment (ie, surgery, chemotherapy, and radiation therapy) for the five major cancers in Japan (ie, breast, colorectal, liver, lung, and stomach cancers). RESULTS: Overall, 22.9% of patients received some kind of analgesic prescription in the course of a month. Lung cancer patients were more likely to be prescribed analgesic prescriptions (any analgesics 34.8%; opioids 18.2%) than patients with the other four cancers. The observed percentage of patients who received analgesic prescriptions over the study period (ie, January 2005 to November 2009) decreased. CONCLUSION: If we limit the target patient group to patients with cancer already on analgesics, we can reduce the number of persons to be contacted by about three-fourths, compared to assessing pain in all patients with cancer. Although we do not wish to ignore the problem of undetected pain among patients with cancer, beginning our systematic evaluation with patients with cancer already on analgesics may be a realistic option.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».