INCREASING EXPERTISE IN PATIENT-CENTRED BREAKTHROUGH CANCER PAIN MANAGEMENT USING RAPID-ONSET OPIOIDS: FOCUS ON SUBLINGUAL FENTANYL CITRATE
Notice bibliographique
Résumé
Cancer pain represents a very frequent symptom in cancer patients; it is one of the factors which most impacts their quality of life, and clinicians often experience issues regarding its management. This study focuses on Breakthrough cancer pain which is defined as a transient episode of severe pain in a context of adequately controlled background pain. It has a higher prevalence in advanced disease and in palliative care settings; however, it is present throughout all phases of cancer treatment and follow-up. It should not be considered as a single entity, as it is classified as spontaneous, incident volitional or incident non-volitional. To allow a proper diagnosis, clinicians may leverage specific useful tools, such as the Breakthrough Pain Assessment Tool, and patient-reported outcome measures, using a patient-centred care approach. Breakthrough cancer pain treatment requires Rapid-Onset Opioids, namely rapid-active fentanyl formulations having an onset of effect of less than 15 minutes and a short duration of effect. There are different Rapid-Onset Opioids with different routes of administrations which clinicians can choose according to patient characteristics and preferences. For instance, sublingual fentanyl citrate has an innovative formulation which provides a very rapid onset of action, approximately 6 minutes, giving rapid pain relief; intranasal Rapid-Onset Opioids could be preferable in patients with mucositis or with xerostomia. Opioid use in background cancer pain and Breakthrough cancer pain are a cornerstone of treatment. Perspective: In the treatment of cancer patients, pain management is of paramount importance, given its impact on the quality of life. A correct diagnosis of Breakthrough cancer pain and proper framing of the patient suffering from it allows for the best management of this issue by using Rapid-Onset Opioids.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».