Adequacy of cancer-related pain management and predictors of undertreatment at referral to a pain clinic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several guidelines have advocated the need for adequate cancer-related pain (CRP) management. The pain management index (PMI) has been proposed as an auditable measure of the appropriateness for analgesic therapy. Objectives: To determine the adequacy of CRP management based on the PMI status and its patient-related predictors at the point of referral to a pain clinic (PC). Methods: Consecutive patients referred to a PC had standardized initial assessments and status documentation on the Brief Pain Inventory (BPI) ratings; pain mechanism, using a neuropathic pain diagnostic questionnaire (the Douleur Neuropathique 4 tool); episodic pain; oral morphine equivalent daily dose; the Hospital Anxiety Depression Scale and the Emotion Thermometer scores; and cancer diagnosis, metastases, treatment, and pain duration. Predictors of “negative PMI status” [PMI(−)] were examined in logistic regression models. Variables with p <0.25 in an initial bivariable analysis were entered into a multivariable model. Results: Of 371 participants, 95 (25.6%) had PMI(−), suggesting undertreatment of CRP. Both female sex and higher scores on the BPI’s “interference with general activity” more strongly predicted PMI(−). Patients who received either radiotherapy or one or more adjuvant analgesics prior to the initial consultation at the PC, those who had neuropathic pain, those who had a greater need for emotional help, and those with higher BPI’s “relief” scores were all less likely to be PMI(−). Conclusion: The potential burden of patient and family distress associated with suboptimal CRP management in one in four patients should generate major public health concern and prompt appropriate educational and health policy measures to address the deficit. Keywords: cancer pain, pain management, opioid analgesics, pain measurement
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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 | 0,001 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».