Pain Catastrophizing in Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pain catastrophizing is a group of negative irrational cognitions in the context of anticipated or actual pain. The aim of this study was to decipher the possible role of catastrophism on pain expression and outcomes after a comprehensive palliative care treatment. Methods: A consecutive sample of patients with uncontrolled pain was assessed. Demographic characteristics, symptom intensity included in the Edmonton symptom assessment system (ESAS), and opioid drugs used were recorded at admission (T0). The Pain Catastrophizing Scale (PCS) was measured for patients. Patients were also asked about their personalized symptom goal (PSG) for each symptom of ESAS. One week after a comprehensive palliative care treatment (T7), ESAS and opioid doses used were recorded again, and the number of patients who achieved their PSG (PSGR) were calculated. At the same interval (T7), Minimal Clinically Important Difference (MCID) was calculated using patient global impression (PGI). Results: Ninety-five patients were eligible. A significant decrease in symptom intensity was reported for all ESAS items. PGI was positive for all symptoms, with higher values for pain, poor well-being, and poor sleep. Only the rumination subscale of catastrophism was significantly associated with pain at T0 (B = 0.540; p = 0.034). Conclusions: Catastrophism was not associated with the levels of pain intensity, PSG, PSGR, and PGI for pain, except the rumination subscale that was associated with pain intensity at T0. A comprehensive palliative care management provided the relevant changes in symptom burden, undoing the pain expression associated with rumination.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».