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Enregistrement W2607730335 · doi:10.1177/0269216317701891

What is stable pain control? A prospective longitudinal study to assess the clinical value of a personalized pain goal

2017· article· en· W2607730335 sur OpenAlexafffundabout
Robin L. Fainsinger, Cheryl Nekolaichuk, Lara Fainsinger, Viki Muller, Lisa Fainsinger, Pablo Amigo, Amanda Brisebois, Sarah Burton-Macleod, Sunita Ghosh, Rebekah Gilbert, Yoko Tarumi, Vincent Thai, Gary Wolch

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensCovenant HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHuman Resources and Skills Development Canada
Mots-clésMedicineCancer painPalliative carePhysical therapyPersonalized medicineProspective cohort studyPain assessmentCancerPain managementInternal medicineBioinformaticsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A universal consensus regarding standardized pain outcomes does not exist. The personalized pain goal has been suggested as a clinically relevant outcome measure. AIM: To assess the feasibility of obtaining a personalized pain goal and to compare a clinically based personalized pain goal definition versus a research-based study definition for stable pain. DESIGN: Prospective longitudinal descriptive study. MEASURES: The attending physician completed routine assessments, including a personalized pain goal and the Edmonton Classification System for Cancer Pain, and followed patients daily until stable pain control, death, or discharge. Stable pain for cognitively intact patients was defined as pain intensity less than or equal to desired pain intensity goal (personalized pain goal definition) or pain intensity ⩽3 (Edmonton Classification System for Cancer Pain study definition) for three consecutive days with <3 breakthroughs per day. SETTING/PARTICIPANTS: A total of 300 consecutive advanced cancer patients were recruited from two acute care hospitals and a tertiary palliative care unit. RESULTS: In all, 231/300 patients (77%) had a pain syndrome; 169/231 (73%) provided a personalized pain goal, with 113/169 (67%) reporting a personalized pain goal ⩽3 (median = 3, range = 0-10). Using the personalized pain goal definition as the gold standard, sensitivity and specificity of the Edmonton Classification System for Cancer Pain definition were 71.3% and 98.5%, respectively. For mild (0-3), moderate (4-6), and severe (7-10) pain, the highest sensitivity was for moderate pain (90.5%), with high specificity across all three categories (95%-100%). CONCLUSION: The personalized pain goal is a feasible outcome measure for cognitively intact patients. The Edmonton Classification System for Cancer Pain definition closely resembles patient-reported personalized pain goals for stable pain and would be appropriate for research purposes. For clinical pain management, it would be important to include the personalized pain goal as standard practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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