A Guide for Pain Management in Developing Nations: The Diagnosis and Assessment of Pain in Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
The fundamental approach to cancer patients with pain is to identify the pain sites, and describe, quantify, and categorize the pain by type at each site. There are many validated tools to serve the clinician in these efforts, particularly for pain assessment. Multimechanistic pain syndromes are common in cancer patients. Cancer patients may experience nociceptive pain. They may also experience neuropathic pain due to chemotherapy-induced or cancer-related nerve damage. Analgesic choices must be guided by the pain mechanisms, nature, and severity of the pain, comorbid conditions, and patient characteristics. Long-acting opioid analgesics or fixed-clock dosing can eliminate end-of-dose analgesic gaps. The potential for opioid abuse is an important public health challenge but one that should not undermine the appropriate treatment of moderate to severe cancer pain. Abuse-deterrent opioid formulations can be useful. Care is needed for special populations of cancer patients dealing with pain, such as geriatric, pediatric, or obese patients. While morphine has long been the gold standard of oral opioid products, recent clinical trials suggest that oral hydrocodone and oral oxycodone may offer advantages over oral morphine. Patient adherence is crucial for adequate analgesia and patient education can promote adherence and manage expectations.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,025 |
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 ».