Expectation of a Decrease in Pain Affects the Prognosis of Pain in Cancer Patients: a Prospective Cohort Study of Response to Morphine
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cancer pain is a multidimensional experience that includes physiological, sensory, affective, cognitive, behavioral, and sociocultural dimensions. Few prospective studies have examined the relationship between a patient's expectation of pain improvement and the pain prognosis. The aim of this prospective study was to investigate whether patients' expectation to pain reduction was associated with pain intensity after morphine treatment in opioid treatment-naïve patients with various types of cancer. METHODS: The subjects were patients scheduled for cancer pain treatment with morphine who were taking nonsteroidal anti-inflammatory drugs daily. Morphine treatment was performed according to the standard method, including titration (NCCN Guidelines™, Adult Cancer Pain). Simple regression analysis was performed between pain intensity numerical rating scale (NRS) (day 8) as the dependent variable, expectation of pain decrease NRS (day 1), tumor types, and the following covariates as independent variables: patients' characteristics such as age, gender, PS (day 1), genotype of catechol-O-methyltransferase, total scores of Hospital Anxiety and Depression Scale (day 1), and pain intensity NRS (day 1). Multiple regression analysis was performed using forced entry methods with pain intensity NRS (day 8) as the dependent variable, and expectation of pain decrease NRS (day 1) and the covariates as independent variables that had a p value <0.05 in the simple regression models. RESULTS: A total of 100 patients with baseline data were included, and 97 patients (51% female) met the inclusion criteria. Patients with a high expectation of pain decrease NRS had a significantly lower pain intensity NRS (day 8) (p = 0.001). CONCLUSION: Non-pharmacological factors such as expectations for pain treatment could also be important factors to treat cancer pain, which might be associated with communication skills in physicians.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».