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Enregistrement W3081387366 · doi:10.5430/jnep.v10n12p38

Adult cancer patients’ barriers toward pain management: A literature review

2020· review· en· W3081387366 sur OpenAlexvenueno aff
Hodan Ibrahim, Fadi Khraim, Atef Al-Tawafsheh

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLCancer painMedicineMEDLINEAnxietyFatalismAromatherapyCancerAddictionPain managementThematic analysisClinical psychologyPsychiatryAlternative medicinePhysical therapyQualitative researchPsychological interventionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective: Cancer pain is the most common symptom among cancer patients. Despite strategies to control cancer pain, cancer patients’ beliefs and attitudes influence the effectiveness of cancer pain management. The aim of this literature review was to identify and explore adult cancer patients’ barriers toward pain management.Methods: A literature review was conducted. CINAHL, Medline, and PsychINFO databases were searched for relevant articles from 2008 to 2019. Twenty one articles were included in this literature review. Thematic analysis was conducted to identify and explore adult cancer patients’ barriers toward pain management. Results: This literature review revealed several patient barriers toward pain management. These barriers were categorized into cognitive barriers that include poor pain communication, fatalism, and fear of addiction and tolerance; sensory barrier, such as fear of drug side effects; affective barriers, such as anxiety and depression, and socio-demographic barriers that influence cancer pain management.Conclusions: Adult cancer patients’ barriers toward pain management significantly compromise the effectiveness of pain management and affect cancer patients’ quality of life. A better understanding of cancer patients’ barriers toward pain management by the healthcare providers will result in better assessment and management of these barriers and will enhance evidenced-based patient education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,379 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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