Efficacy of acupuncture (ACU) therapy for cancer-related pain management in oncology patients (pts).
Notice bibliographique
Résumé
196 Background: Cancer-related pain negatively affects symptom burden, morbidity, and mortality. Evidence suggests the use of ACU to relieve cancer-related pain. We investigated ACU efficacy and patient-specific factors associated with pain improvement. Methods: Medical charts were reviewed from oncology pts receiving ACU and concurrent palliative medicine management. Pre- and post-ACU pain scores, as assessed by the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), were measured at each session. Univariate logistic regression models, including an over-dispersion parameter to account for multiple observations per pt, were used to investigate the association between patient-specific variables (Table) and significant pain improvement, defined as a ≥ 2-point reduction in ESAS pain score, at each session. Results: A total of 122 ACU sessions from 53 pts were included in the analysis. Significant pain improvement was observed in 47% of all sessions (mean reduction 1.8). Baseline non-neuropathic pain was significantly associated with a higher odds of achieving pain reduction (OR 2.351; P = 0.047). Conversely, an opposite association was identified for baseline neuropathic pain (OR 0.421; P = 0.048). Age, stage, number of sessions and tumor type were not significantly associated with pain improvement, although several trends were noted (Table 1). Conclusions: ACU is an appropriate adjunct therapy for cancer-related pain, particularly for non-neuropathic pain. Larger studies to confirm patient-specific variables and further investigation into therapy related side effects will assist in determining a personalized approach to ACU therapy in the oncology population. [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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».