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Enregistrement W2156648140 · doi:10.1634/theoncologist.2015-0012

Frequency, Predictors, and Medical Record Documentation of Chemical Coping Among Advanced Cancer Patients

2015· article· en· W2156648140 sur OpenAlexaboutno aff
Jung Hye Kwon, Kimberson Tanco, Ji Chan Park, Angelique Wong, Lisa Seo, Diane Liu, Gary B. Chisholm, Janet L. Williams, David Hui, Éduardo Bruera

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMultinational Association of Supportive Care in Cancer
Mots-clésMedicineCoping (psychology)Medical recordConfidence intervalOdds ratioConcordancePalliative carePsychiatryInternal medicineFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In this prospective study, we determined the frequency of opioid-related chemical coping among advanced cancer patients, as diagnosed by palliative medicine specialists. We also determined predictors for chemical coping and the concordance between the physician's diagnosis and documentation in the medical records. PATIENTS AND METHODS: Palliative medicine specialists evaluated and diagnosed consecutive patients seen for chemical coping. The proportion of patients identified as chemically coping was compared with the proportion documented in the medical records. Demographic data; cancer diagnosis; history of smoking; substance abuse; psychiatric disease; morphine equivalent daily dosage; Cut-down, Annoyed, Guilty, and Eye-opener (CAGE) questionnaire scores; and Edmonton Symptom Assessment System scores were also collected. RESULTS: A total of 432 patients were evaluated. Overall, 76 patients (18%; 95% confidence interval [CI]: 14%-21%) were diagnosed as chemically coping. Documentation of chemical coping in the medical records was reported for only 15 patients (4%; 95% CI: 2%-6%). CAGE positivity (odds ratio [OR]: 2.89), younger age (OR: 0.97 per year), better performance status (OR: 0.68 per point), pain (OR: 1.20 per point), and well-being (OR: 1.28 per point) were found to be significant predictors of chemical coping by protocol definition. After recursive partitioning, 21 of 50 patients (42%) who were CAGE positive and had an Eastern Cooperative Oncology Group performance status ≤2 were diagnosed as chemically coping. CONCLUSION: Approximately 18% of palliative care patients seen were diagnosed as chemically coping by palliative medicine specialists. The frequency of documentation in the medical records was significantly lower. Better and safer ways for physicians to assess and report chemical coping are needed. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Cancer pain is a multidimensional symptom for which opioids are the mainstay of treatment. However, opioids can have a double effect resulting in drug-seeking behaviors. Chemical coping occurs when a patient uses opioids in a nonprescribed way to cope with various stressful events. This can lead to misuse of opioids and complications including neurotoxicities, respiratory depression, and death. Proper diagnosis and documentation is needed to ensure proper management of pain and to avoid unnecessary harm. The findings of this study suggest that ∼18% of advanced cancer patients seen by a palliative care service were diagnosed as chemical coping, but only 4% were documented in the medical records.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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