Cancer Pain Management: A Narrative Review of Current Concepts, Strategies, and Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pain is frequently reported during cancer disease, and it still remains poorly controlled in 40% of patients. Recent developments in oncology have helped to better control pain. Targeted treatments may cure cancer disease and significantly increase survival. Therefore, a novel population of patients (cancer survivors) has emerged, also enduring chronic pain (27.6% moderate to severe pain). The present review discusses the different options currently available to manage pain in (former) cancer patients in light of progress made in the last decade. Major progress in the field includes the recent development of a chronic cancer pain taxonomy now included in the International Classification of Diseases (ICD-11) and the update of the WHO analgesic ladder. Until recently, cancer pain management has mostly relied on pharmacotherapy, with opioids being considered as the mainstay. The opioids crisis has prompted the reassessment of opioids use in cancer patients and survivors. This review focuses on the current utilization of opioids, the neuropathic pain component often neglected, and the techniques and non-pharmacological strategies available which help to personalize patient treatment. Cancer pain management is now closer to the management of chronic non-cancer pain, i.e., "an integrative and supportive pain care" aiming to improve patient's quality of life.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 découle