Interventions for myofascial pain syndrome in cancer pain: recent advances: why, when, where and how
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Pain is one of the most feared and most common symptoms of cancer, experienced by 38-85% of patients. Pain in terminally ill cancer patients is a multidimensional experience caused by a diverse array of factors - cancer itself, its treatment or other causes. Studies have shown a high incidence of myofascial pain syndrome (MPS) in patients with cancer and the knowledge of myofascial trigger points (MTrPs) is important to address and manage existing pain, and to prevent the recurrence of pain. This review aims to summarize recent advances in interventions for managing MPS in patients with cancer. RECENT FINDINGS: Database searches were conducted on MEDLINE, CINAHL, and Google Scholar to locate all studies published from inception until April 2019 using the keywords cancer pain, myofascial pain, TrPs with emphasis of any methodological quality that included interventions for MPS. MPS in advanced cancer patients are more commonly observed along with other cancer pains rather than independently with a prevalence of 11.9-48% in those patients diagnosed with cancer of head and neck and breast cancer. SUMMARY: Interventional therapies employing ultrasound guided injection of the MTrPs is gaining popularity in the management of MPS in cancer pain and may be a better alternative than the use of opioid analgesics in the multidisciplinary management.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».