Updates on the preventions and management of post-mastectomy pain syndrome beyond medical treatment: a comprehensive narrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: With the significant advances in breast cancer treatment, the survival rates have improved. Consequently, improving the quality of life for breast cancer survivors has emerged an important issue. In this study, we examined the management of post-mastectomy pain syndrome (PMPS) in breast cancer patients thorough a comprehensive literature review. We introduce the preventive measures and pharmacotherapy for PMPS in breast cancer patients and discuss the effectiveness of psychosocial interventions. METHODS: We conducted a literature search for relevant articles in Medline ALL, Cochrane Database of Systematic Reviews, Cochrane CENTRAL, Embase, and nine other databases from October 2023 to January 2024. Chronic pain was defined as pain persisting for more than 3 months after breast cancer surgery. The search included terms related to PMPS, psychological interventions, and breast cancer. Data extraction was done independently by two reviewers, and any discrepancies will be discussed to ensure consensus or by a third reviewer. KEY CONTENT AND FINDINGS: Studies have investigated surgical anesthetics, postoperative medications, and surgical procedures for PMPS prevention, but few have focused on treatment. Our literature search about the usefulness of psychosocial interventions yielded two articles, one was about the usefulness of mindfulness and the other was about the efficacy of yoga. CONCLUSIONS: Mindfulness and yoga show potential efficacy for PMPS treatment, but the evidence is limited. More research is needed to confirm these findings and to explore other psychosocial interventions.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».