Predictors and Consequences of Cancer and Non-Cancer-Related Pain in Those Diagnosed with Primary and Metastatic Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The aims of the study were to (1) describe types of pain in cancer patients, (2) examine the predictors and consequences of pain, (3) investigate the association between type of pain and survival, and (4) examine potential biological mediators of pain and survival. Methods: This was a secondary analysis of baseline data from patients diagnosed with cancer. Patients answered questionnaires that assessed sociodemographic characteristics, pain, depression, sleep, and fatigue. Blood was collected and cytokine assays were performed. Analysis of variance, Kaplan–Meier, and Cox regression survival analyses were used to test the aims. Results: Of the 779 patients diagnosed with cancer, the mean age was 63.5 years, 57.8% male, and 90.6% White. Of those who reported pain (total 70.3%), 46.5% stated their pain was cancer-related while 53.5% stated their pain was non-cancer-related. While both cancer and non-cancer-related pain was associated with depressive symptoms, fatigue, and sleep duration, those with cancer-related pain had significantly higher rates of depressive symptoms (F(1,516) = 21.217, p < 0.001) and fatigue (F(1,516) = 30.973, p < 0.001) but not poorer sleep (F(1,497) = 0.597, p = 0.440). After adjusting for sociodemographic, disease-related characteristics, depression, sleep duration, and morphine milligram equivalent, patient reports of cancer-related pain were significantly associated with poorer survival (HR = 0.646, 95% CI = 0.459–0.910, p = 0.012) compared to those with non-cancer-related pain, which was not associated with survival (HR = 1.022, 95% CI = 0.737–1.418, p = 0.896). Cytokines did not significantly mediate the link between pain and survival. Conclusion: While nearly half of the pain reported was cancer-related, both types of pain resulted in greater symptom burden, but only cancer-related pain was associated with survival.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».