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Enregistrement W2969682716 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.11602

The development of a nomogram to determine the risk for inappropriate opioid use in cancer patients.

2019· article· en· W2969682716 sur OpenAlexaboutno aff
Sriram Yennu, Rony Dev, Tonya Edwards, Joseph Arthur, Zhanni Lu, Elif Erdoğan, Jimi S. Malik, Syed Mohammad Naqvi, Jimin Wu, Diane D. Liu, Janet L. Williams, David Hui, Suresh Reddy, Éduardo Bruera

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNomogramCancer painOpioidDepression (economics)Logistic regressionCancerAnxietyDistressInternal medicinePsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

11602 Background: Non-Medical opioid use is a growing crisis. Cancer patients at risk of harmful use of prescribed opioids are frequently underdiagnosed. The aim was to develop a nomogram to predict the probability of occurrence of Inappropriate opioid use that is, presence of SOAPP ≥ 7) among patients receiving outpatient supportive care consultation at a comprehensive cancer center. Methods: 3588 consecutive cancer patients referred to a supportive care clinic from March 1, 2016 to July 15, 2018 were reviewed. Patients were eligible if they had diagnosis of cancer, and were on opioids for pain for at least a week. All patients were assessed using Edmonton Symptom Assessment Scale with spiritual pain and financial distress (ESAS-FS), MEDD (morphine equivalent daily dose), SOAPP-14 (validated questionnaire for assessment of risk of inappropriate opioid use, and CAGE-AID (screening questionnaire for alcoholism/substance use disorder). Patients at with SOAPP+ were defined by SOAPP score ≥7. A nomogram was devised based on the risk factors determined in the multivariate logistic regression model and it can be used to estimate the probability of inappropriate opioid use. Results: Median age was 62yrs. Median ESAS pain item score on consultation was 5, Median ECOG was 2.20.4% were SOAPP+ and 10.1% were CAGE-AID+. SOAPP+ was significantly associated with gender, race, marital status, smoking status, depression, anxiety, financial distress, MEDD and CAGE score. The C-index is 0.8(CI 0.78, 0.82). A nomogram was developed. For example, for a male Hispanic patient, who is married, never smoked, with the following ESAS scores: (depression = 3, anxiety = 3, financial distress = 8), CAGE score of 0, and MEDD of 20, the total score is 9+9+0+0+6+10+26+0+1 = 61. In the nomogram a score of 58 indicates the probability of inappropriate opioid use being 0.1 and a score of 88 indicates the probability of 0.2. Based on the patient’s total score of 61, the probability of his aberrant behavior is between 10% to 20% (close to 10%). Conclusions: A nomogram can predict the risk of inappropriate opioid use in 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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