Assessment and classification of cancer breakthrough pain: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Temporal variations in cancer pain intensity are highly prevalent, and are often difficult to manage. However, the phenomenon is not well understood: several definitions and approaches to classification and bedside assessment of cancer breakthrough pain (BTP) have been described. The present study is a systematic review of published literature on cancer BTP to answer the following questions: which terms and definitions have been used; are there validated assessment tools; which domains of BTP do the tools delineate, and which items do they contain; how have assessment tools been applied within clinical studies; and are there validated classification systems for BTP. A systematic search of the peer-reviewed literature was performed using five major databases. Of 375 titles and abstracts initially identified, 51 articles were examined in detail. Analysis of these publications indicates a range of overlapping but distinct definitions have been used to characterize BTP; 42 of the included papers presented one or more ways of classifying BTP; and while 10 tools to assess patients' experience of BTP were identified, only 2 have been partially validated. We conclude that there is no widely accepted definition, classification system or well-validated assessment tool for cancer-related breakthrough pain, but there is strong concurrence on most of its key attributes. With further work in this area, an internationally agreed upon definition and classification system for cancer-related breakthrough pain, and a standard approach on how to measure it, hold the promise to improve patient care and support research in this poor-prognosis cancer pain syndrome.
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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 | 0,027 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».