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Enregistrement W2979102446 · doi:10.1007/s12630-019-01482-w

Interventional anesthesia and palliative care collaboration to manage cancer pain: a narrative review

2019· review· en· W2979102446 sur OpenAlexaff
Jenny Lau, David Flamer, Patricia Murphy-Kane

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Anesthesia/Journal canadien d anesthésie · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensMount Sinai HospitalToronto Western HospitalPrincess Margaret Cancer CentreHome and Community Care Support ServicesUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careCancer painIntensive care medicineAnalgesicCancerPain managementNarrative reviewPain medicineInterventional pain managementAnesthesiaNursingAnesthesiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pain is a common symptom associated with advanced cancer. An estimated 66.4% of people with advanced cancer experience pain from their disease or treatment. Pain management is an essential component of palliative care. Opioids and adjuvant therapies are the mainstay of cancer pain management. Nevertheless, a proportion of patients may experience complex pain that is not responsive to conventional analgesia. Interventional analgesia procedures may be appropriate and necessary to manage complex, cancer-related pain. This narrative review uses a theoretical case to highlight core principles of palliative care and interventional anesthesia, and the importance of collaborative, interdisciplinary care. An overview and discussion of pragmatic considerations of peripheral nervous system interventional analgesic procedures and neuraxial analgesia infusions are provided.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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