Characterization of skin reactions and pain reported by patients receiving radiation therapy for cancer at different sites
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin reactions and pain are commonly reported side effects of radiation therapy (RT). OBJECTIVE: To characterize RT-induced symptoms according to treatment site subgroups and identify skin symptoms that correlate with pain. METHODS: A self-report survey-adapted from the MD Anderson Symptom Inventory and the McGill Pain Questionnaire--assessed RT-induced skin problems, pain, and specific skin symptoms. Wilcoxon Sign Ranked tests compared mean severity or pre- and post-RT pain and skin problems within each RT-site subgroup. Multiple linear regression (MLR) investigated associations between skin symptoms and pain. RESULTS: Survey respondents (N = 106) were 58% female and on average 64 years old. RT sites included lung, breast, lower abdomen, head/neck/brain, and upper abdomen. Only patients receiving breast RT reported significant increases in treatment site pain and skin problems (P < or = .007). Patients receiving head/neck/brain RT reported increased skin problems (P < .0009). MLR showed that post-RT skin tenderness and tightness were most strongly associated with post-RT pain (P = .066 and P = .122, respectively). LIMITATIONS: Small sample size, exploratory analyses, and nonvalidated measure. CONCLUSIONS: Only patients receiving breast RT reported significant increases in pain and skin problems at the RT site while patients receiving head/neck/brain RT had increased skin problems but not pain. These findings suggest that the severity of skin problems is not the only factor that contributes to pain and that interventions should be tailored to specifically target pain at the RT site, possibly by targeting tenderness and tightness. These findings should be confirmed in a larger sampling of RT patients.
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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 | 0,000 |
| 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 ».