Severity, interference, qualities, and correlates of severe pain: Descriptive cross-sectional study on pain experience of cancer patients in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pain is the most debilitating and subjective experience of cancer patients. This study examines the severity, interference, characteristics, and associations of severe pain in Sri Lankan cancer patients. METHODS: A descriptive study was conducted in Sri Lanka on 384 patients at age 18 or older who had cancer pain for 3 months or more due to the initial lesion, secondaries, radiation, or chemotherapy. Patients with non-cancerous pain or brain metastases were excluded. Data was collected using a validated Sinhala version of the Short-Form Brief Pain Inventory and the Short-Form McGill Pain Questionnaire-2. Logistic regression was used to identify severe pain correlations. RESULTS: The mean of the "worst pain" experience was 7.97, and 73.2% reported their "worst pain" as severe. The "normal works" (62.5%) and "sleep" (58.3%) were severely influenced by pain. "Aching pain," was the most reported pain quality. A statistically significant association was shown between severe pain and male gender (adjusted odds ratio (AOR) = 1.723), being in marriage (AOR = 1.947), absence of family commitments (AOR = 1.8), and pain of 3 months or more duration (AOR = 1.76). CONCLUSION: The experiences of cancer pain vary, with the majority suffering from severe pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».