Neuromodulation techniques for cancer pain management
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Advanced pain management techniques may be indicated in 5-15% of cancer patients. Despite this, a recent review identified that, over the course of 1 year in England, only 458 patients received a procedure intended to provide analgesia and only 30 patients had intrathecal drug delivery (ITDD) devices implanted. This article describes the emerging evidence for ITDD in cancer pain and provides a narrative review of other neuromodulatory techniques (including spinal cord stimulation, peripheral nerve stimulation and acupuncture), approaches that might be employed to address this area of significant unmet clinical need. RECENT FINDINGS: Numerous studies have been published within the last year reporting positive outcomes associated with ITDD in cancer pain management. Neuromodulation represents an important strategy in the management of persistent pain. Whilst the nonmalignant pain evidence-base is rapidly growing, it remains sparse for cancer pain management. The growing cohort of cancer survivors may significantly benefit from neuromodulatory techniques. SUMMARY: ITDD and other neuromodulatory techniques for cancer pain management appear underutilised in the UK and offer the prospect of better treatment for cancer patients with refractory pain or intolerable side-effects from systemic analgesics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».