Clinical Outcomes of Start-Low, Go-Slow Methadone Initiation for Cancer-Related Pain: What's the Hurry?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methadone has been shown to be effective for cancer pain. Most published switching methods are complete in less than three days, requiring very close supervision, usually in an inpatient setting. This need for hospitalization is a barrier to access. We present a large retrospective study of slow outpatient methadone starts and describe our starting method. METHODS: Charts were reviewed of patients referred to the Pain and Symptom Management/Palliative Care clinics at the six BC Cancer Agency's regional centers that underwent initiation of methadone for analgesia over a 14-year period. Patient characteristics, method of start, and outcomes of methadone treatment were recorded. RESULTS: Of the 652 identified patients, we were able to determine outcomes of methadone initiation in 564 (86.5%). Among these, 422 (74.8%) were deemed successful initiations, as determined by whether or not the patient remained on methadone at follow-up with subjective improvement in pain control, on a stable dose of methadone. Of the unsuccessful trials, 97/142 were primarily due to adverse events, 16 of which were considered serious enough to require hospitalization, including two due to sudden cessation of opioid therapy leading to withdrawal. Some of the included adverse events were not necessarily causal from the initiation of methadone, for example, development of bowel obstruction or delirium. Only one death occurred from a deliberate overdose of multiple medications, including methadone. CONCLUSIONS: Initiation of methadone for analgesia in ambulatory cancer patients can be done safely in an outpatient setting using a start-low go-slow method, and can be expected to be helpful in ∼75% of patients. Discontinuation is more likely to be for side effects than for inadequate analgesia. Access to methadone therapy can safely be widened by slow initiation, avoiding more dangerous rapid switching protocols and reducing the need for hospitalization.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».