“No thanks, I don’t want to see snakes again”: a qualitative study of pain management versus preservation of cognition in palliative care patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Towards the end of life, use of opioid analgesics becomes more common in patients to control pain and improve quality of life. While pain medication may help manage pain, unwanted cognitive side effects are frequently noted. This balancing act presents a trade-off for patients between pain relief and adverse effects, where the desire to relieve pain must be evaluated against the desire to maintain cognitive clarity and may represent a difficult decision for patients receiving palliative care. Our goal was to understand how patients' decision making about pain medications balances the pain relief from those medications against the cognitive decline often associated with them. METHODS: We conducted qualitative semi-structured interviews with patients receiving home-based palliative care from a program in Toronto, Canada. Interview recordings were transcribed and analyzed using thematic analysis. RESULTS: Thirty-one interviews were conducted. Some patients preferred cognitive preservation over pain management because of a sense that cognition is central to their identity, the desire to maintain lucidity, a desire to continue participating in work or hobbies, and fear of addiction. Conversely, some patients preferred pain management over cognitive preservation because of a desire to avoid suffering, an inability to sleep without medications, or an acceptance of some cognitive compromise. A few patients attempted to find balance through tapering drugs, limiting their use of breakthrough analgesic doses, or using alternative strategies. CONCLUSIONS: Decision making around pain and pain management is a highly preference-sensitive process-with no clear right or wrong decisions, only the preferences of each patient. The findings from this study may influence the design of future patient-facing decision aids around pain management. Future studies should pilot interventions to better assist patients with this decision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».