Chronic pain in breast cancer patients post mastectomy with alloplastic reconstruction: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Women diagnosed with breast cancer are receiving mastectomy with implant-based reconstruction at an increasing rate. Chronic post-surgical pain can be a major concern for these patients. This review sought to address the knowledge gap on the prevalence, severity and characteristics of chronic pain in this population. METHODS: A scoping review was conducted using the Arksey and O'Malley framework. Five databases were searched using keywords. Two independent reviewers performed selection and data extraction of studies that met inclusion criteria. RESULTS: Seventeen studies were included in this review. Ten studies reported prevalence of chronic pain which ranged from 7.3%-90.9% with pooled prevalence of 26.3%. Nine studies reported severity of chronic pain using various scales and methodology; most patients' pain was not severe. Risk factors for chronic pain included axillary dissection, lack of perioperative local anaesthetic, younger age and use of a tissue expander. No studies reported on possible correlation between ethnicity and pain. Eleven different assessment tools were used to measure pain. CONCLUSION: Chronic pain following post-mastectomy implant-based breast reconstruction is prevalent, associated with specific risk factors and poorly characterised. There is a need to investigate and evaluate chronic pain in this population using validated breast cancer specific pain assessment tools.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 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 ».