Self-Perceived Pain in Chinese Patients With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain is one of the most burdensome and prevalent symptoms cancer patient report and it has severe negative impact on patient's quality of life. The aim of this study is to estimate the prevalence of pain and to test the association between demographic, clinical, psychological factors, and self-assessed pain in Chinese cancer population. METHODS: A total of 553 cancer patients were recruited in this cross-sectional study. Patient's basic demographic data was collected by a study-designed information sheet, and patient's pain, sleep disturbance and psychological distress were assessed by several validated measurements (MPQ-SF, AIS, FoP-Q-SF, PHQ-9, and GAD-7). Descriptive statistics and hierarchical multiple regression analyses were performed. RESULTS: Of the 553 patients, 411 (74.32%) patients reported that they experience some degree of pain. Fear of progression, anxiety, insomnia, and depressive symptoms were significantly associated with different subscales and the overall pain score in bivariate correlation matrix. Insomnia, depressive symptoms, and fear of cancer progression were significant independent factors of cancer pain on multivariate analyses. CONCLUSION: Psychological factors play a great role in the relationship between objective pathophysiology and patient's subjective experience of pain. It is important to evaluate each individual in detail with respect to psychological distress and pain severity when planning treatment and rehabilitation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».