Factors Associated with Improvement in Uncontrolled Cancer Pain without Increasing the Opioid Daily Dose among Patients Seen by an Inpatient Palliative Care Team
Notice bibliographique
Résumé
Background: Increasing the total opioid dose is the standard approach for managing uncontrolled cancer pain. Other than simply increasing the opioid dose, palliative care interventions are multidimensional and may improve pain control in the absence of opioid dose increase. Objective: The purpose of this study was to determine the proportion of patients referred to our inpatient palliative care (IPC) team who achieved clinically improved pain (CIP) without opioid dose increase. Design: We reviewed consecutive patients referred to our IPC team. Setting/Subjects: Eligibility criteria included (1) taking opioid medication; (2) having ≥2 consecutive visits with the IPC team; and (3) an Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) pain score ≥4 at consultation. Measurements: We assessed patient demographics and clinical variables, including cancer type, opioid prescription data (type, route, and oral morphine equivalent daily dose [MEDD]), presence of opioid rotation, psychological consultation, changes in adjuvant medications (e.g., corticosteroids; antiepileptics—gabapentin and pregabalin; benzodiazepines; and neuroleptics), and achievement of CIP. Results: Of the 300 patients enrolled, CIP was achieved in 196 (65%) patients. Of CIP patients, 85 (43%) achieved CIP without an increase in MEDD. CIP without MEDD increase was associated with more adjuvant medication changes (p = 0.003), less opioid rotation (p = 0.005), and lower symptom distress scale of ESAS (p = 0.04). Conclusions: Nearly half of the patients achieved CIP without MEDD increase, suggesting that the multidimensional palliative care intervention is effective in improving pain control in many opioid-tolerant patients without the need to increase the opioid dose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».