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Enregistrement W3032210158 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e24085

Incidence of breast pain in breast cancer patients in a multi-ethnic cohort.

2020· article· en· W3032210158 sur OpenAlexaboutno aff
Jami Fukui, Madison Meister, Ian Pagano, Erin O’Carroll Bantum

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerIncidence (geometry)Ethnic groupBreast painCohortPhysical therapyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e24085 Background: Breast cancer is the most common cancer in women. Prevalence rates for persistent pain following breast cancer surgery are reported to be up to 60%. Younger age, radiation, more invasive surgery, and acute post-operative pain have been identified as predictors of chronic pain after surgery. Several studies have looked at factors predicting breast pain, but to our knowledge none of these studies have reported on perceived pain among ethnic groups beyond white and non-white comparisons. Methods: Participants were asked to complete an anonymous breast pain questionnaire based on the McGill pain questionnaire, either online or face-to-face in a clinical setting. Incidence and type of breast pain, common risk factors (age, type of surgery, treatment: chemotherapy, radiation and endocrine therapy), and race/ethnicity was collected and analyzed through descriptive and multivariate analysis. Results: 238 responses were collected and analyzed. About 36% of participants reported breast pain, where 82% reported these symptoms for more than a year. More than 71% identified as non-white, with the majority identifying as Asian (50%) followed by White (11%), Multi-ethnic (9%) and Native Hawaiian (8%). The majority of participants were older than 60 years of age (57%), with 30% being older than 70. Japanese, Filipino and Native Hawaiian participants reported significantly more pain compared to White participants (p < .0001). The majority of participants reported a 3/10 pain level on a pain scale and described overall breast pain as mild. The most common descriptor of mild pain was aching and represents the dullness pain characteristic. The most common descriptor of moderate pain was sharp characterizing an incisive pressure, and the most common descriptors of severe pain were heavy, tender, shooting and throbbing, representing various pain characteristics. Participants who were undergoing radiation (p < .0001) or chemotherapy (p < .05) reported statistically higher breast pain, although there were no differences in breast pain according to the type of surgery (mastectomy vs lumpectomy). Participants who completed the survey online also reported more pain (p < .0001) than participants who completed the survey face-to-face. Conclusions: Breast pain is a significant problem in our breast cancer community. This questionnaire has informed our understanding of the type of pain our multi-ethnic breast cancer patients are experiencing and in turn we are developing culturally appropriate pain management strategies to treat this challenging symptom for breast cancer survivors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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