Quality of Life and Neuropathic Pain in Hospitalized Cancer Patients: A Comparative Analysis of Patients in Palliative Care Wards Versus Those in General Wards.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: While the survival of cancer patients is prolonged due to the development of new treatment strategies and advancing technologies, the prevalence of symptoms such as neuropathic pain affecting the quality of life is also increasing. AIMS: The aim of this study is to determine the relationship between neuropathic pain (NP) and quality of life in hospitalized cancer patients and to compare patients in general wards and those in palliative care wards in terms of NP and quality of life. SUBJECTS AND METHODS: A total of 156 patients, 53 cancer patients hospitalized in the palliative care unit and 103 cancer patients hospitalized in general wards, were included in the study. The Douleur Neuropathic 4 test was used for NP assessment, and the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), Hospital Anxiety and Depression Scale (HAD), Brief Fatigue Inventory (BFI), and Short Form of Brief Pain Inventory (SF-BPI) were used for assessing pain characteristics and their effects on quality of life. RESULTS: < 0.05). CONCLUSIONS: Since there was a homogeneous distribution among the groups in terms of both cancer treatment and pain management, we directly related the deterioration of the patients' quality of life to NP.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».