Psychosocial characteristics of chronic pain in cancer survivors referred to an Australian multidisciplinary pain clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the clinical and psychosocial characteristics of chronic pain in cancer survivors referred to one Australian hospital's ambulatory pain clinic over a 7-year period (2013-19), and to compare cancer treatment-related pain with comorbid non-malignant pain. METHOD: Retrospective chart review including responses to standardized self-report questionnaires (Brief Pain Inventory, Depression Anxiety Stress Scale, Pain Self-Efficacy Questionnaire, Pain Catastrophizing Scale), routinely collected in all patients referred to pain clinics at Australian and New Zealand hospitals. RESULTS: Of 3510 new referrals during the study period, 267 (7.5%) had a history of cancer and 176 (5.0%) met the study's eligibility criteria. Their average age was 63 ± 13 years, with 55% female. Breast cancer survivors were commonest, followed by hematological, prostate, melanoma, and colorectal, a median of 3 years post-diagnosis. Pain was attributed to cancer treatment in 87 (49%), surgery being the commonest modality. Multimodal treatment (n = 89, 58%) was significantly commoner in the treatment-related pain group (p < 0.001). Average pain severity was moderate, as was pain-related disability and distress. Pain cognitions were often maladaptive (low pain self-efficacy, high pain catastrophizing), predicted by pre-existing anxiety and depression. Associations between pain cognitions and outcomes were medium-to-large. Differences between treatment pain and comorbid pain were small-to-medium. Their scores were similar to Australian pain clinic norms. CONCLUSION: Cancer treatment causes tissue damage, but pain-related distress and disability in survivors is associated with maladaptive pain cognitions. Survivors with poor pain outcomes should be evaluated for unhelpful thoughts and beliefs especially when they have pre-existing depression or anxiety.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».