Characterization of chronic pain, pain interference, and daily pain experiences in adult survivors of childhood cancer: a report from the Childhood Cancer Survivor Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Although survivors of childhood cancer are at an increased risk, little is known about the prevalence of chronic pain, associated interference, and daily pain experiences. Survivors (N = 233; mean age = 40.8 years, range 22-64 years; mean time since diagnosis = 32.7 years) from the Childhood Cancer Survivor Study completed pain and psychosocial measures. Survivors with chronic pain completed 2-week, daily measures assessing pain and psychological symptoms using mHealth-based ecological momentary assessment. Multivariable-modified Poisson and linear regression models estimated prevalence ratio estimates (PR) and mean effects with 95% confidence intervals (CI) for associations of key risk factors with chronic pain and pain interference, respectively. Multilevel mixed models examined outcomes of daily pain and pain interference with prior day symptoms. Ninety-six survivors (41%) reported chronic pain, of whom 23 (24%) had severe interference. Chronic pain was associated with previous intravenous methotrexate treatment (PR = 1.6, 95% CI 1.1-2.3), respiratory (PR = 1.8, 95% CI 1.2-2.5), gastrointestinal (PR = 1.6, 95% CI 11.0-2.3), and neurological (PR = 1.5, 95% CI 1.0-2.1) chronic health conditions, unemployment (PR = 1.4, 95% CI 1.0-1.9) and clinically significant depression and anxiety (PR = 2.9, 95% CI 2.0-4.2), as well as a diagnosis of childhood Ewing sarcoma or osteosarcoma (PR = 1.9, 95% CI 1.0-3.5). Higher pain interference was associated with cardiovascular and neurological conditions, unemployment and clinical levels of depression and/or anxiety, and fear of cancer recurrence. For male, but not female survivors, low sleep quality, elevated anxiety, and elevated depression predicted high pain intensity and interference the next day. A substantial proportion of childhood cancer survivors experience chronic pain and significant associated interference. Chronic pain should be routinely evaluated, and interventions are needed.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».