Complex Regional Pain Syndrome in Cancer Cases: Current Knowledge and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background: Complex regional pain syndrome (CRPS) is a disabling painful disorder caused by many different and poorly understood mechanisms. It often affects the distal limbs and usually happens as consequence of a trauma. Its severity can remarkably affect patients' quality of life. When this painful complication happens in a cancer patient, the impact may be exponential. To date, there is limited knowledge of the surrounding circumstances of CRPS cases in this population. Methods: We present two clinical cases of patients diagnosed with cancer-related pain presenting with symptoms and signs compatible with CRPS. In one case, CRPS was attributed to direct tumor nerve compression, and it responded successfully to an interventional pain procedure. The second case was associated with a Zoster infection in an immunocompromised cancer patient. Patient responded to multidisciplinary pain management strategies. Additionally, we conducted a literature review to investigate the coexistence of cancer pain and CRPS and suggest some pathophysiology mechanisms of action. Results and Discussion: Literature reviewed and potential pathophysiology mechanisms are simultaneously explored in terms of classification, etiopathology, evidence, challenges, and future scientific directions. Conclusion: Comorbid CRPS can impact negatively in cases of cancer pain by affecting their diagnosis and treatment. Further studies are necessary to elucidate how these two conditions present together and how they can be better addressed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».