Patient-Reported Outcomes of Pain and Related Symptoms in Integrative Oncology Practice and Clinical Research: Evidence and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Pain is a primary concern among patients with cancer and cancer survivors. Integrative interventions such as acupuncture, massage, and music therapy are effective nonpharmacologic approaches for cancer pain with low cost and minimal adverse events. Patient-reported outcomes (PROs) that have been validated in many clinical and research settings can be used to evaluate pain intensity, associated symptom burden, and quality of life. Clearly defined, reliable PROs can improve patient satisfaction and symptom control. As integrative oncology continues to evolve and expand, cancer-related pain PROs must be standardized to accurately guide clinicians and researchers. Well-validated pain PROs, such as the Brief Pain Inventory, are among the most commonly used for pain intensity assessment. Multiple symptom assessment tools such as the MD Anderson Symptom Inventory, the Memorial Symptom Assessment Scale, the Edmonton Symptom Assessment System, and the Patient-Reported Outcomes-Common Terminology Criteria for Adverse Events measurement system can also capture pain-associated symptom burden. Electronic PROs provide flexibility in collecting and analyzing PRO data. Clinical trials using carefully selected PROs and rigorous statistical analysis plans are fundamental to conducting high-quality integrative oncology research and promoting utilization of effective integrative interventions to improve patient outcomes. In this review, we aim to summarize current, validated PROs specific to cancer-related pain to aid integrative oncology clinicians and researchers in patient care and in study design and implementation.
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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 | 0,019 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».