Benefits of using the Brief Pain Inventory in patients with cancer pain: an intervention study conducted in Swedish hospitals
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The prevalence of cancer pain is too high. There is a need for improvement of pain management in cancer care. The aim of this study was to explore whether the use of the multidimensional pain assessment questionnaire Brief Pain Inventory (BPI) could improve pain relief in hospitalized patients with cancer. METHODS: A controlled intervention study was performed at two hospitals in western Sweden, 264 patients were included, 132 formed a control group and 132 an intervention group. All participants completed the BPI and the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) at baseline. Only the researcher had access to questionnaires from the control group. The completed forms from the intervention group were presented to the patients' care team. A follow-up took place after 2-5 days when patients in both groups rated the scales a second time. RESULTS: In the intervention group, significant differences in all measured items of the BPI were found at follow-up compared with baseline. Symptoms rated with the ESAS also decreased significantly, except shortness of breath. At follow-up, a significant increase in regular use of paracetamol, anti-neuropathic pain drugs and opioids was found, as well as elevated doses of fixed-schedule opioids. In the control group, differences between baseline and follow-up were significant regarding average pain and worst pain over the past 24 h. CONCLUSION: Presenting the patient-reported BPI to the care team helped them to focus on patients' pain, identify pain mechanisms and adjust analgesics accordingly. A possible explanation for the results is changes in the medication prescribed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».