MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391665792 · doi:10.5114/pm.2023.134857

Pain characteristics in patients with cancer – analysis of the problems in pain management and palliative care

2023· article· en· W4391665792 sur OpenAlexaboutno aff
Mariola Kosowicz, Marta Kulpa, Elwira Góraj, Amelia Ciuba, Beata Stypuła-Ciuba

Notice bibliographique

RevueMedycyna Paliatywna · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careMedicineCancer painPain managementPain medicineCancerInternal medicineNursingPhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wstęp: Ból jest jednym z najczęstszych objawów towarzyszących chorobie nowotworowej i zarazem objawem, którego chorzy obawiają się najbardziej.Może mieć różne pochodzenie i charakter oraz być różnie odczuwany przez każdego pacjenta.Warunkiem skutecznego leczenia bólu jest rozpoznanie etiologii, rodzaju bólu oraz jego charakteru, co wymaga często zastosowania dodatkowych narzędzi do ilościowej i jakościowej oceny bólu odczuwanego przez pacjenta. Materiał i metody:Badanie przeprowadzono podczas wizyty pacjentów w poradni leczenia bólu.Uwzględniono wywiad, dotychczasowe leczenie bólu, badanie fizykalne, ocenę nasilenia bólu za pomocą numerycznej skali NRS (ang.numerical rating scale) oraz kwestionariusza bólu McGilla stosowanego do oceny charakteru bólu odczuwanego w różnych wymiarach.Wyniki: Przebadano 661 pacjentów w wieku 19-96 lat (średnia wieku 64 lata).Ból o wysokim nasileniu w skali NRS (7-10 pkt) zgłaszało 389 pacjentów, 214 pacjentów zgłaszało ból o średnim nasileniu w skali NRS (4-6 pkt), a 58 pacjentów odczuwało niskie nasilenie bólu w skali NRS (1-3 pkt).Najliczniejszą grupą byli pacjenci z bólem nowotworowym odczuwanym stale o zmiennym nasileniu (329 osób, 49,8%).Analiza bólu w aspekcie afektywnym i oceniającym wykazała, że najwyższe nasilenie bólu osiągał ból ostry i promieniujący oraz uciskający, rwący i piekący.Wnioski: Ból jest problemem wielowymiarowym i chorobą samą w sobie.Pacjenci onkologiczni z przewlekłym bólem trwającym wiele tygodni bądź miesięcy mają problem z dokładną oceną swoich dolegliwości bólowych i przekazania tego w odpowiedni sposób lekarzowi w trakcie wizyty w gabinecie.Wielowymiarowa ocena bólu ułatwia postawienie trafnej diagnozy i wdrożenie leczenia farmakologicznego podstawowego oraz adjuwantowego dostosowanego indywidualnie do chorego.Skuteczna kontrola bólu podnosi jakość życia pacjenta, zmniejsza nasilenie objawów współistniejących, stabilizuje nastrój i zwiększa motywację do walki z chorobą.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedycyna PaliatywnaMême sujetPain Management and Opioid UseTravaux en français237 207