Barriers and Adherence to Pain Management in Advanced Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess patients' barriers to pain management and analgesic medication adherence in patients with advanced cancer. METHODS: This was a prospective cross-sectional study in patients with advanced cancer receiving chronic opioid therapy. Age, gender, cancer diagnosis, Karnofsky level, and educational status were recorded. The Brief Pain Inventory (BPI), Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), Memorial Delirium Assessment Scale (MDAS), Barriers Questionnaire II (BQ-II), Medication Adherence Rating Scale (MARS), and Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) were the measurement instruments used. RESULTS: One-hundred-thirteen patients were analyzed. The mean age was 68 (±13) years, and 59 (52%) were male. The mean Karnofsky status was 51.4 (standard deviation [SD] 11.5). The mean score for BQ-II items was 1.77 (SD 0.7). The BQ-II score was independently related to the HADS-Depression score (P = 0.033) and the total HADS score (P = 0.049). Negative side-effects and attitudes toward psychotropic medication globally prevailed among MARS items. These items were independently associated with gender (P = 0.030), pain (P = 0.003), and depression (P = 0.047). CONCLUSION: Barriers to pain management were mild. Psychological factors such as depression were the main factor associated with barriers. Poor adherence to analgesic medication was mostly manifested as negative side-effects and attitudes toward psychotropic medication, was more frequent observed in females, and was associated with the ESAS items pain and depression.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».