Epidemiology of Resistant Cancer Pain: Prevalence, Clinical Burden, and Treatment Gaps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle