The McGill University Health Centre Cancer Pain Clinic: A Retrospective Analysis of an Interdisciplinary Approach to Cancer Pain Management
Notice bibliographique
Résumé
Context. The McGill University Health Center (MUHC) Cancer Pain Clinic offers an interdisciplinary approach to cancer pain management for patients. The core team includes a nurse clinician specialist in oncology and palliative care, a palliativist, an anaesthetist, and a radiation oncologist. This tailored approach includes pharmacological and nonpharmacological therapies offered concurrently in an interdisciplinary fashion. Objectives. Description of the interdisciplinary MUHC cancer pain approach and analysis of treatments and outcomes. Methods. A retrospective analysis of new outpatients completing two subsequent visits (baseline and follow-ups: FU1, FU2) was conducted. Variables included (a) symptom severity measured by the Edmonton Symptom Assessment Scale, (b) pain and disability measured with the Brief Pain Inventory, and (c) analgesic plan implementation including pharmacological and nonpharmacological therapies. Results. 71 charts were reviewed. Significant pain relief was achieved consistently at FU1 and FU2. The average pain severity decreased by 2 points between initial assessment and FU2. More than half (53%) of patients responded with a pain reduction greater than 30%. Severity of other symptoms (i.e., fatigue, nausea, depression, and anxiety) and disability also decreased significantly at FU2. The total consumption of opioids remained stable; however, the consumption of short acting preparations decreased by 52% whereas the prescription of nonopioid agents increased. Beyond drug management, 60% of patients received other analgesic therapies, being the most common interventional pain procedures and psychosocial approaches. Conclusion. The MUHC interdisciplinary approach to cancer pain management provides meaningful relief of pain and other cancer-related symptoms and decreases patients' disability.
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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 | 0,021 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».