Non-steroidal anti-inflammatory drugs for pain in hospice/palliative care: an international pharmacovigilance study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the current, real-world use of non-steroidal anti-inflammatory drugs for pain and the associated benefits and harms. METHODS: A prospective, multicentre, consecutive cohort pharmacovigilance study conducted at 14 sites across Australia, Aotearoa/New Zealand and the UK including hospital, hospice inpatient and outpatient services. Pain scores and harms were graded using the National Cancer Institute Common Terminology Criteria for Adverse Events at baseline, 2 days and 14 days. Ad-hoc safety reporting continued until day 28. RESULTS: Data were collected from 92 patients between March 2018 and October 2021. Most patients had cancer (91%) and were coprescribed opioids (90%). At 14 days, 83% of patients had benefit from non-steroidal anti-inflammatory drugs and 22% had harm. The most common harms were nausea (8%), vomiting (3%), acute kidney injury (3%) and non-gastrointestinal bleeding (3%); only 2% were severe and no patients ceased their non-steroidal anti-inflammatory drugs due to toxicity. Overall, 65% had benefit without harm and 3% had harm without benefit. CONCLUSIONS: Most patients benefited from non-steroidal anti-inflammatory drugs with only one in five patients experiencing tolerable harm. This suggests that short-term use of non-steroidal anti-inflammatory drugs in patients receiving palliative care is safer than previously thought and may be underused.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».