Prevalence and impact of constipation and bowel dysfunction induced by strong opioids: a cross-sectional survey of 520 patients with cancer pain: DYONISOS study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the prevalence of opioid-induced constipation (OIC) in patients with cancer pain according to the Knowles-Eccersley-Scott symptom score (KESS), the different symptoms of opioid-induced bowel dysfunction (OIBD), and to assess the impact of OIBD on patient's quality-of-life. METHODS: A cross-sectional observational study, using the KESS questionnaire and the physician's subjective assessment of constipation, and other questionnaires and questions on constipation, OIBD, and quality-of-life, carried out on 1 day at oncology day centres and hospitals. RESULTS: Five hundred and twenty patients were enrolled at 77 centres in France; 61.7% of patients (n = 321) showed a degree of constipation that is problematic for the patient according to KESS (between 9-39). Even more patients, 85.7% (n = 438), were considered constipated according to the physician's subjective assessment-despite laxative use (84.7% of patients). Quality-of-life was significantly reduced in constipated vs non-constipated patients for both PAC-QoL (p < 0.0001 for total score and each dimension) and the SF-12 questionnaires (statistically significant for all dimensions except physical state and role physical). OIC and OIBD led to hospitalization (16% of patients), pain (75% of patients), and frequent changes in opioid and laxative treatment. KEY LIMITATIONS: This cross-sectional study, in a selected population of cancer patients, has measured prevalence and impact of OIBD. Further confirmation could be sought through the use of longitudinal studies, and larger populations, such as non-cancer pain patients treated with opioids. CONCLUSIONS: Cancer patients taking opioids for pain are very frequently constipated, even if they are prescribed laxatives. This leads to relevant impairments of quality-of-life.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».