Association between tobacco use, pain expression, and maladaptive coping among patients with advanced cancer.
Notice bibliographique
Résumé
65 Background: Cancer patients who smoke have been reported to have higher pain expression and increased risk for opioid abuse. The purpose of our study is to evaluate the association between tobacco use, symptom expression, and maladaptive coping in advanced cancer patients. Methods: We prospectively enrolled advanced cancer patients evaluated in an outpatient Supportive Care Center and collected data on patient demographics, cancer diagnosis, morphine equivalent daily dose (MEDD), cigarette smoking status using Behavioral Risk Factor Surveillance System, symptom expression as measured by Edmonton Symptom Assessment Scale, Cut down/Annoyed/Guilty/Eye opener (CAGE alcoholism questionnaire), short form Screener and Opioid Assessment for Patients with Pain (SOAP-SF) survey, and Brief COPE Questionnaire. Results: Among399 patients, 195 (49%) were never smokers, 158 (40%) former smokers, and 46 (11%) current smokers. The most common malignancies were gastrointestinal (21.1%) and breast (19.5%). Never smokers were more likely to be female (p = 0.005). Current smokers expressed significantly higher pain scores at consultation than former or never smokers [median 7 vs. 6 vs. 5, respectively (p = 0.015)], increased MEDD (median 90 vs. 60 vs. 50, p = 0.002), and more likely to screen CAGE positive (33% vs. 24% vs. 8.7%, p < 0.0001). Compared with former and never smokers, current smokers were significantly more likely to cope with substance use (p = 0.02), denial (p = 0.007), and self-blame (< 0.0001), while both current and former smokers significantly more likely to use venting (p = 0.04). In addition, current smokers compared with former and never smokers were significantly more likely screen positive (≥ 4) on the SOAP-SF survey (74% vs. 13% vs. 9.3%, p = < 0.0001) and clinicians rated patients to be at higher risk for maladaptive coping (6.5% vs 2.5% vs. 1.5%, p = 0.003). Conclusions: In advanced cancer, current and former smokers were significantly more likely to have higher pain expression, CAGE positivity, and increased MEDD at consultation. In addition, a history of current or past tobacco use in advanced cancer patients was associated with increased risk of maladaptive coping.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».