Pain Management Using Clinical Pharmacy Assessments With and Without Pharmacogenomics in an Oncology Palliative Medicine Clinic
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Approximately 30% of patients with cancer who have pain have symptomatic improvement within 1 month using conventional pain management strategies. Engaging clinical pharmacists in palliative medicine (PM) and use of pharmacogenomic testing may improve cancer pain management. METHODS: Adult patients with cancer with uncontrolled pain had baseline assessments performed by PM providers using the Edmonton Symptom Assessment Scale. Pharmacotherapy was initiated or modified accordingly. A subset of patients consented to pharmacogenomic testing. The first pharmacy assessment occurred within 1 week of baseline and a second assessment was done within another week if intervention was required. Each patient’s final visit was at 1 month. Pain improvement rate (a reduction of two or more points on a 0-to-10 pain scale) from baseline to final visit was compared applying the Fisher exact test to published historical control data, and between patients with and without pharmacogenomic testing. Multivariate logistic regression identified pain improvement covariates. RESULTS: Of 142 patients undergoing pharmacy assessments, 53% had pain improvement compared with 30% in historical control subjects ( P < .001). Pain improvement was not different between those who received (n = 43) and did not receive (n = 99) pharmacogenomics testing (56% v 52%; P = .716). However, of 15 patients with an actionable genotype, 73% had pain improvement. Higher baseline pain (odds ratio [OR], 1.79; 95% CI, 1.43 to 2.24; P < .001), black or other race (OR, 0.42; 95% CI, 0.18 to 0.95; P = .04), and performance status 3 or 4 (OR, 0.18; 95% CI, 0.04 to 0.83; P = .03) were associated with odds of pain improvement, but pharmacogenomic testing was not ( P = .64). CONCLUSION: Including pharmacists in PM improves pain management effectiveness. Although pharmacogenomics did not statistically improve pain, a subset of patients with actionable genotypes may have benefited, warranting larger and randomized studies.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».