Differences in pain, symptom burden, and opioid use among cancer pain patients with active versus non-active disease.
Notice bibliographique
Résumé
e20568 Background: Many cancer survivors with non-active disease suffer with pain and other symptoms. This study investigated differences in symptoms and opioid use among cancer pain patients with active versus non-active disease. Methods: Data were obtained from 518 consecutive new patients seen at the Pain Management Center of MD Anderson Cancer Center from 01/01/09 to 06/30/09. Measures: Usual pain was rated on the Brief Pain Inventory. The Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) was used for ratings of fatigue, shortness of breath, poor appetite, depression, anxiety, drowsiness, difficulty thinking clearly and insomnia. Opioid use was calculated in morphine equivalency daily dose (MEDD) milligrams based on the sum of long- and short-acting opioids used per day. Analyses of Data: Independent samples t-tests were used to make comparisons between patients with active versus non-active disease on continuous variables. Chi-square tests were used to make comparisons across disease status on categorical variables. Results: 349 patients had active disease; 169 patients had non-active disease. Patients with active disease received significantly higher MEDD (125.6 ± 158.8 mg) versus patients with non-active disease (74.4 ± 87.0 mg). Patients with active disease reported significantly higher mean scores on fatigue, poor appetite, and drowsiness. Average weekly pain scores were comparable and moderately high for both groups of patients. Other symptoms and clinical characteristics were not significantly different across disease status. Conclusions: Plausible explanations for the higher opioid use and symptom burden among patients with active disease are cancer treatments and disease progression. A higher level of pain medication is often needed to achieve pain management during active treatment or following recent surgery. The finding of higher fatigue, poor appetite, and drowsiness among those with active disease is also consistent with the symptom burden expected from treatment. Although patients with active disease have a greater symptom burden and need for pain medication, there is a need for pain and symptom management among patients in the non-active disease phase of survivorship.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».