The McGill University Health Centre interdisciplinary approach to cancer pain management: Description of treatments and outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
190 Background: Cancer-related symptom management is best achieved by interdisciplinary teams. In 2011, the MUHC launched an interdisciplinary Cancer Pain Clinic including palliative care, anesthesia, radiation oncology and nursing with rapid access to physiotherapy, occupational therapy and psychosocial oncology. Methods: We retrospectively analysed all new outpatients completing two subsequent visits since March 2013. Variables included a) symptom severity with the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), b) pain with the Brief Pain Inventory (BPI) and c) treatment including medication (type, formulation, dose of opioids) of non-pharmacological approaches. Results: 71 patients were analysed. Symptom management: Severity of pain and other five symptoms decreased significantly at V2 or V3 (Table). Pain significantly decreased in all four BPI categories. One third of patients had ≥50% pain relief at V2 or V3. Number of severe pain cases decreased (45% at V1 to 18% at V3) in parallel to an increase of mild pain cases (11% at V1, 41% at V3). Treatments: Acetaminophen, anticonvulsants and NSAIDs were the most common non-opioid drugs. Opioid prescription remained constant at an 80% yet the ratio between short acting (SA) and long acting (LA) changed at V3 compared to V1 (V1: SA/LA=76/44; V3: SA/LA=48/58) and the morphine equivalent daily doses decreased (V1: 100±194 mg, V2: 84±158mg and V3: 65±80mg). Among non-pharmacological methods, 28% of patients received interventional procedures, 18% psychotherapy and 12% palliative radiotherapy. Conclusions: We believe that the pain and other symptom improvement observed after three visits along with a lower opioid consumption is a result of the interdisciplinary approach offered. [Table: see text]
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».