Safe and Effective Treatment of Refractory Cancer Pain with Chronic Oral Ketamine: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A growing body of evidence supports the off-label use of subanesthetic or low-dose oral ketamine for chronic pain. However, the safety and efficacy of long-term treatment remain unclear. This case series describes one palliative care (PC) clinic’s experience using long-term oral ketamine to treat refractory cancer pain. Methods: All patients ( n = 3) treated with oral ketamine in one PC clinic between 2022 and 2024 for adult cancer pain were reviewed. Pain scores were collected using the Edmonton Symptom Assessment Scale numeric rating scale as part of routine follow-up visits. Results: All patients reported improvement in cancer-related pain with the addition of oral ketamine. The total daily dose ranged from 30 mg to 320 mg. One patient experienced mild dissociative effects and dizziness, which resolved after decreasing the total daily dose. Treatment was maintained beyond 3 months in 2/3 cases, and the longest course of therapy was 18 months. The most significant logistical challenge was related to supply chain issues limiting availability at community pharmacies. Conclusion: Chronic treatment with oral ketamine as a coanalgesic for refractory cancer pain was well tolerated. All patients reported improved pain scores with the addition of oral ketamine. Ongoing research is needed to further describe the risks and benefits of long-term oral ketamine treatment.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».