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Enregistrement W4307234881 · doi:10.1089/jpm.2022.0187

Edmonton Classification System for Cancer Pain: Comparison of Pain Classification Features and Pain Intensity across Diverse Palliative Care Settings in Canada

2022· article· en· W4307234881 sur OpenAlexaffabout
Mathieos Belayneh, Robin L. Fainsinger, Cheryl Nekolaichuk, Viki Muller, Sylvie Bouchard, James Downar, Lyle Galloway, Sunita Ghosh, Pippa Hawley, Leonie Herx, Alexander Kmet, Peter G. Lawlor

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensUniversity of CalgaryQueen's UniversityAlberta Health ServicesYukon UniversityUniversity of OttawaCovenant HealthUniversity of British ColumbiaCanadian Hospice Palliative Care AssociationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careCancer painCancerPain assessmentBreakthrough PainPain managementPhysical therapyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The goal of the Edmonton Classification System for Cancer Pain (ECS-CP) is to create an international classification system for cancer pain. Previous studies reinforce the need for standardized training to ensure consistency across assessors. There is no universally accepted classification for neuropathic pain. Objectives: Our primary objective was to describe the prevalence of ECS-CP features in a diverse sample of advanced cancer patients, using assessors with standardized training. The secondary objectives were to: (1) determine the prevalence of neuropathic pain using the Neuropathic Pain Special Interest Group (NeuPSIG) criteria and (2) examine the relationship between specific predictors: ECS-CP features, age, Palliative Performance Scale, Morphine Equivalent Daily Dose (MEDD), setting, and pain intensity; and neuropathic pain. Methods: A total of 1050 adult patients with advanced cancer were recruited from 11 Canadian sites. A clinician completed the ECS-CP and NeuPSIG criteria, and collected additional information including demographics and pain intensity (now). All assessors received standardized training. Results: Of 1050 evaluable patients, 910 (87%) had cancer pain: nociceptive ( n = 626; 68.8%); neuropathic ( n = 227; 24.9%); incident ( n = 329; 36.2%); psychological distress ( n = 209; 23%); addictive behavior ( n = 51; 5.6%); and normal cognition ( n = 639; 70.2%). The frequencies of ECS-CP features and pain intensity scores varied across sites and settings, with more acute settings having higher frequencies of complex pain features. The overall frequency of neuropathic pain was 24.9%, ranging from 11% (hospices) to 34.2% (palliative outpatient clinic) across settings. Multivariate logistic regression analysis revealed that age <60 years, MEDD ≥19 mg, pain intensity ≥7/10, and incident pain were significant independent predictors of neuropathic pain ( p < 0.05). Conclusion: The ECS-CP was able to detect salient pain features across settings. Furthermore, the frequencies of neuropathic pain utilizing the NeuPSIG criteria fits within the lower-end of literature estimates (13%–40%). Further research is warranted to validate the NeuPSIG criteria in cancer pain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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