Aberrant opioid use behaviour in advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the presence of aberrant behaviour in a consecutive sample of patients with advanced cancer treated with opioids in a country like Italy, with its peculiar attitudes towards the use opioids. The second objective was to detect the real misuse of opioids in clinical practice. METHODS: Prospective observational study in two palliative care units in Italy in a period of 6 months. At admission the Edmonton Symptom Assessment Scale, the Memorial Delirium Assessment Scale, Brief Pain Inventory (BPI) and the Hospital Anxiety Depression Scale were measured. For detecting the risk of aberrant opioid use, the Screener and Opioid Assessment for Patients With Pain (SOAAP), the Opioid Risk Tool (ORT), the Cut Down-Annoyed-Guilty-Eye Opener (CAGE) questionnaire adapted to include drug use (CAGE-AID) were used. Aberrant behaviours displayed at follow-up within 1 month were recorded. RESULTS: One-hundred and thirteen patients with advanced cancer were examined. About 35% of patients were SOAPP positive. There was correlation between SOAPP, CAGE-AID and ORT. SOAPP was independently associated with a lower Karnofsky level, pain intensity, poor well-being, BPI pain at the moment. No patient displayed aberrant behaviours, despite having a moderate-high risk. CONCLUSIONS: Despite a high percentage of patients showed a high risk of aberrant behaviours, no patient displayed clinical aberrant behaviours after 1 month-follow-up. This does not exempt from continuous monitoring for patients who are at risk.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».