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Enregistrement W4385445228 · doi:10.3390/curroncol30080530

Cancer-Related Pain Management in Suitable Intrathecal Therapy Candidates: A Spanish Multidisciplinary Expert Consensus

2023· review· en· W4385445228 sur OpenAlexvenueno aff
Concepción Pérez, T. Quintanar, Carmen Sabio y García, Miguel Ángel Cuervo, María Jesús Goberna, Manuela Monleón, Ana Isabel González‐González, Luís Lizán, Marta Comellas, María Álvarez, Isaac Peña

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachMedicineDelphi methodLikert scaleDelphiExpert opinionHealth carePatient satisfactionHealth professionalsFocus groupAlternative medicineFamily medicineMedical educationNursingIntensive care medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A consensus is needed among healthcare professionals involved in easing oncological pain in patients who are suitable candidates for intrathecal therapy. A Delphi consultation was conducted, guided by a multidisciplinary scientific committee. The 18-item study questionnaire was designed based on a literature review together with a discussion group. The first-round questionnaire assessed experts' opinion of the current general practice, as well as their recommendation and treatment feasibility in the near future (2-3-year period) using a 9-point Likert scale. Items for which consensus was not achieved were included in a second round. Consensus was defined as ≥75% agreement (1-3 or 7-9). A total of 67 panelists (response rate: 63.2%) and 62 (92.5%) answered the first and second Delphi rounds, respectively. The participants were healthcare professionals from multiple medical disciplines who had an average of 17.6 (7.8) years of professional experience. A consensus was achieved on the recommendations (100%). The actions considered feasible to implement in the short term included effective multidisciplinary coordination, improvement in communication among the parties, and an assessment of patient satisfaction. Efforts should focus on overcoming the barriers identified, eventually leading to the provision of more comprehensive care and consideration of the patient's perspective.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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