The pain of survival: Prevalence, patterns, and predictors of pain in survivors of childhood cancer.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Survivors of childhood cancer experience late effects as a result of their cancer treatment. Evidence for the prevalence of pain as a late effect has been equivocal. This study aimed to describe the prevalence and patterns of pain and biospsychosocial variables that may be related to pain in this population. METHOD: Survivors of childhood cancer (n = 299; 52.5% male; median age = 16.1[4.6-32.6] years; years off therapy = 9.1[2.0-23.7]) were included. Survivors completed a health assessment questionnaire as part of their long-term survivor clinic appointment (median = 3.0 appointments, range = 1.0-7.0) annually or biannually between 2014 and 2017 (Time 1-Time 4). Prevalence of pain was examined and latent class analysis (LCA) was used to identify patterns of pain based on longitudinal reports of pain. Binary logistic regression examined biopsychosocial variables at Time 1 (T1) associated with class membership. RESULTS: Forty-seven percent of survivors reported pain during at least one clinic visit. Headaches were the most prevalent type of pain (26.4%). Survivors of Wilms' Tumor and Ewing's Sarcoma reported the highest prevalence of pain (51.5% and 50.0%, respectively). LCA revealed two clinically relevant profiles: "infrequent or no pain" (74.3%) and "persistent pain" (25.7%). Logistic regression showed that female sex (odds ratio, OR = 2.69, 95% confidence interval, CI [.99, 7.31]), depressive symptomatology at T1 (OR = 2.27, 95% CI [1.31, 3.94]), and drinking to intoxication at T1 (OR = 3.07, 95% CI [1.03, 9.15]), were related to persistent pain. CONCLUSION: Pain is prevalent among survivors of childhood cancer. Future research should characterize the experience of pain in this population so interventions may be developed. Assessment of pain during regular long-term follow-up appointments is warranted. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,009 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».