Pain Assessment and Management in Oncological Practice: A Survey from the Italian Network of Supportive Care in Oncology
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Cancer pain is prevalent across all stages of the disease, significantly impacting patients’ lives. Despite the availability of guidelines, its assessment and management remain suboptimal in many clinical settings. This study aimed to explore how healthcare professionals in Italy assess and manage cancer pain, identifying gaps and educational needs to improve adherence to best practices. Methods: A multidisciplinary Scientific Board designed an online survey comprising 28 items addressing demographics, pain assessment tools, perception of pain, pharmacological management, adverse effects, and barriers to care. The survey targeted oncologists, nurses, radiotherapists, and surgeons within the Italian Network of Supportive Care in Oncology. Data were collected from March to May 2024 and analyzed descriptively. Results: Eighty-five professionals participated, predominantly oncologists (63.5%). Most respondents utilized pain scales, with the Numerical Rating Scale (60.3%) being the most frequent. However, specific tools like the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) were underutilized, possibly due to limited training and time constraints. Factors influencing analgesic choice included patient comorbidities (30.3%) and polypharmacy (28.0%). The main barriers to effective pain management included inadequate training (85.5%) and poor communication between patients and caregivers (40.6%) and within care teams (31.9%). Preventive measures for opioid-induced adverse events were widely employed, with laxatives (52.7%) and antiemetics (40.5%) being the most common. Conclusions: Findings underscore the need for structured training programs, improved communication, and integration of validated assessment tools. A multidisciplinary, proactive approach to cancer pain assessment and management is essential to optimize care and reduce its burden across all disease stages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».