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Enregistrement W2924811243 · doi:10.6004/jnccn.2018.7118

QIM19-115: Barriers and Trends in Cancer Patients` Pain Management in Qatar: A Randomized Cohort Prospective Study

2019· article· en· W2924811243 sur OpenAlexaboutno aff
Rehab Abdelwahab, Anas Hamad, Randa Al Okka, Mohd A. Wahid, Khalil Ullah Shibli, Wael Saleem, Ahmed El Geziry, Fathi Saleh, Kakil Ibrahim Rasul, Shereen Elazzazy

Notice bibliographique

RevueJournal of the National Comprehensive Cancer Network · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancer painPharmacyCancerMcGill Pain QuestionnairePopulationPhysical therapyPatient satisfactionPain medicineFamily medicinePain assessmentPain controlDescriptive statisticsPain managementPsychiatryNursingInternal medicineSurgeryVisual analogue scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Up to 70% of cancer patients experience pain during the course of illness (Fallon, Support Care Cancer 2008). Studies showed that 40%–50% of patients with cancer pain receive insufficient analgesia due to different factors. Physicians are facing different challenges to accurately assess pain which might affect drug selection and pain control (Beyeler et al, Support Care Cancer 2008; Salminen et al, Support Cancer Care 2008; Stewart, Ulster Med J 2014). In NCCCR, treating physicians may prescribe analgesics to their patients or refer them to the Pain Management Service (PMS) based on their evaluation or as requested by patients. This study explored the factors which might lead to undertreatment of cancer pain in Qatar. In addition, focused on cancer patients’ pain management satisfaction and PMS awareness. Objectives: To assess the existing PMS at NCCCR from patients' perspective. Methods: In this study, we evaluated patients’ pain management perception via a validated written (Arabic and English) questionnaire (SF-MPQ-2; available at https://eprovide.mapi-trust.org/instruments/short-form-mcgill-pain-questionnaire#DESCRIPTIVE_INFORMATION ; Gauthier et al, J Pain 2014) and a structured interview by outpatient pharmacists at a single point of time, to assess patients` awareness towards the PMS, if they are receiving pain medications or not, if they are experiencing any pain regardless on pain medications or not, pain severity, and patients’ level of satisfaction towards their medications. A sample of 400 patients was randomly selected amongst the total cancer population visiting NCCCR Pharmacy over a specific period of time. Participants were consented and interviewed. Results: 400 patients agreed to participate; the median age was 50. Male to female ratio was 3 to 7. Data showed that 61% (245/400) of participants were not aware of the existence of the PMS. Only 20% (78/400) were aware and followed by PMS, with a satisfaction rate of 76% (59/78). Although 69% (276/400) of the patients were on pain medications, only 70% (191/276) were satisfied with their current medications. However from the satisfied patients, 57% (109/191) rated their pain as 4–10 at the time of interview (ATI). In the 31% (124/400) that were not taking any pain medications; 77% (96/124) didn’t know about the PMS, and 44% (55/124) had 4–10 pain severity (ATI). Conclusion: These findings provide clear evidence that factors leading to undertreating of cancer pain in Qatar might be unawareness of the PMS existence, pain treatment by unspecialized physicians, and patients’ reluctance to express their pain. Thus, raising patients’ awareness and standardizing the referral criteria can improve pain control and quality of life amongst cancer patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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