Interventional Analgesic Management of Lung Cancer Pain
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is one of the four most prevalent cancers worldwide. Comprehensive patient care includes not only adherence to clinical guidelines to control and when possible cure the disease but also appropriate symptom control. Pain is one of the most prevalent symptoms in patients diagnosed with lung cancer; it can arise from local invasion of chest structures or metastatic disease invading bones, nerves, or other anatomical structures potentially painful. Pain can also be a consequence of therapeutic approaches like surgery, chemotherapy, or radiotherapy. Conventional medical management of cancer pain includes prescription of opioids and coadjuvants at doses sufficient to control the symptoms without causing severe drug effects. When an adequate pharmacological medical management fails to provide satisfactory analgesia or when it causes limiting side effects, interventional cancer pain techniques may be considered. Interventional pain management is devoted to the use of invasive techniques such as joint injections, nerve blocks and/or neurolysis, neuromodulation, and cement augmentation techniques to provide diagnosis and treatment of pain syndromes resistant to conventional medical management. Advantages of interventional approaches include better analgesic outcomes without experiencing drug-related side effects and potential for opioid reduction thus avoiding central side effects. This review will describe various pain syndromes frequently described in lung cancer patients and those interventional techniques potentially indicated for those cases.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».