Topical therapy for pain management in malignant fungating wounds: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To map and synthesise the existing literature on topical therapies for malignant fungating wounds pain management and the gaps involved. BACKGROUND: Most cancer patients with malignant fungating wounds suffer from wound-related pain, affecting their quality of life. Unfortunately, even though pain is a relevant symptom in cancer and palliative care, little is currently known about topical treatments' availability and impact on pain management. DESIGN: A scoping review following JBI® methodology METHODS: Searches were performed in CINAHL, LILACS, Embase, Web of Science, PubMed, Cochrane, NICE, Scopus, JBISRIR and grey literature, in English, Portuguese and Spanish, with no time limit. Two authors independently reviewed all citations and a third was called in case of divergence, and studies in adults with malignant fungal wounds reporting topical pain interventions were included. In addition, a data extraction tool for synthesis and thematic analysis was developed. This study followed the PRISMA-ScR Checklist. RESULTS: Seventy publications were selected from 796 records retrieved from databases. The studies mainly included non-systematic reviews and case studies with only six clinical trials. According to the narrative synthesis, twenty therapies were identified, including the use of wound dressings (58.6%), analgesic drugs (55.7%), topical antimicrobials (25.7%), skin barriers (15.7%), cryotherapy (5.7%) and negative pressure wound therapy (4.3%). Therapies were recommended to be applied to the wound bed or the periwound skin. In 68.5% of the studies, a standardised assessment for pain was not described. CONCLUSIONS: Topical therapies applied to malignant fungating wounds or periwound areas had been examined for pain management. However, their effectiveness was analysed in a few interventional studies, indicating the need for further primary studies to inform evidence-based practice. IMPLICATION FOR PRACTICE: Highlighted topical therapies for clinical practice consideration are opioids, anaesthetics and antimicrobials, with positive results described in randomised clinical trials. This study did not include patients.
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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 | 0,019 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».