Epidemiology of Resistant Cancer Pain: Prevalence, Clinical Burden, and Treatment Gaps
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Resistant cancer pain (RCP) remains a challenge in oncology, affecting patients whose pain persists despite guideline-based treatment. While advancements in pharmacological and interventional strategies have improved cancer pain management, barriers such as opioid access restrictions, provider knowledge gaps, and underutilization of specialized pain interventions contribute to inadequate relief. Understanding the epidemiology, classification, and risk factors for RCP is essential for improving treatment. SUMMARY: This review examines the prevalence, pathophysiology, and burden of RCP, highlighting its impact on quality of life and healthcare systems. Pain severity is commonly assessed using numerical rating scales, but comprehensive frameworks like the Edmonton Classification System for Cancer Pain (ECS-CP) provide better insight into complex pain syndromes. Breakthrough pain, neuropathic pain, and cancer-induced bone pain are frequently linked to treatment resistance. While opioids remain central to pharmacological management, many patients require multimodal approaches, including adjuvant analgesics, interventional procedures, and radiation therapy. Neurosurgical options such as cordotomy, intrathecal drug delivery, and myelotomy offer pain relief in select cases but are underutilized due to limited awareness and training. KEY MESSAGES: RCP remains a major unmet medical need, affecting many cancer patients despite advances in pain management. Effective treatment requires a multimodal, individualized approach integrating pharmacological, interventional, and neurosurgical strategies. While neurosurgical interventions provide substantial relief in selected patients, their use is often limited by referral delays and lack of provider awareness. Overcoming systemic barriers, refining pain classification, and expanding access to specialized pain management are essential to improving RCP care.
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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».