Cancer pain control in a Nigerian Oncology Clinic: treating the disease and not the patient
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: inadequate pain control negatively impacts the quality of life of patients with cancer while potentially affecting the outcome. Proper pain evaluation and management are therefore considered an important treatment goal. This study assessed the prevalence of pain, the prescribing patterns, and the efficacy of pain control measures in cancer patients at the Radiation Oncology Unit of the Lagos University Teaching Hospital, Lagos. METHODS: this was a longitudinal study design recruiting adults attending outpatient clinics. Participants were assessed at initial contact and again following six weeks using the Universal Pain Assessment Tool developed by the UCLA Department of Anaesthesiology. RESULTS: among the patients reviewed, 34.0% (118 of 347) were at the clinic, referred for initial assessment following primary diagnosis. All respondents had solid tumours; the most common was breast cancer. The prevalence of pain at initial assessment was 85.9% (298 of 347), with over half of respondents, 74.5% (222 of 347) characterising their pain as moderate to severe. Over a quarter, 28.9% (100 of 347) of patients were not asked about their pain by attending physicians, and none of the patients had a pain assessment tool used during evaluation. In 14.4% (43 of 298) of patients, no intervention was received despite the presence of pain. At six weeks review, 31.5% (94 of 298) of patients had obtained no pain relief despite instituted measures. CONCLUSION: under-treatment of cancer pain remains a significant weak link in cancer care in (Low-to-middle-income country) LMICs like Nigeria, with a significant contributor being physician under-evaluation and under-treatment of pain. To ensure pain eradication, the treatment process must begin with a thorough evaluation of the patient's pain, an explicit pain control goal and regular reevaluation.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».