Guidelines for Cancer‐Related Pain: A Systematic Review of Complementary and Alternative Medicine Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Although up to 85% of patients with cancer use complementary and alternative medicine (CAM), they commonly do not disclose this information to their healthcare providers. Cancer-related pain (CRP) is one of the most common symptoms among those who may seek CAM. This study was conducted to identify the quantity and assess the quality of CAM recommendations across clinical practice guidelines (CPGs) for the treatment and/or management of CRP, as this has not been explored in the literature. METHODS: A systematic review was conducted to identify cancer pain CPGs. MEDLINE, EMBASE, and the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) were searched from 2009 to 2020. The Guideline International Network and the National Centre for Complementary and Integrative Health websites were also searched. Eligible CPGs on CRP in adults were assessed using the Appraisal of Guidelines, Research and Evaluation II (AGREE II) instrument. RESULTS: Of 771 unique search results, 13 mentioned CAM and 11 made CAM recommendations. Eligible CPGs were published in 2009 or later and focused on the treatment/management of CRP. Scaled domain percentages from highest to lowest ranged from (overall, CAM): 88.1%, 88.1% (for scope and purpose) to 21.0%, 8.5% (for applicability). Quality varied within and across CPGs. One CPG was recommended by both appraisers; 6 were recommended as "Yes" or "Yes with modifications." CONCLUSIONS: The present study has identified and summarized a number of CPGs that clinicians may consult to understand what CAMs are recommended in the context of the treatment and/or management of CRP.
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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 | 0,025 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».