Assessment of Pain and Associated Factors in Female Patients Undergoing Surgical Treatment for Breast Cancer: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pain is a common complication following surgical treatment for breast cancer. This symptom may result from a combination of biological, psychological, and social factors, thereby requiring a comprehensive, multidimensional approach to assessment and management. The functional impact of postoperative pain is considerable, as it can interfere with activities of daily living and compromise limb mobility. Objective: To verify the prevalence of pain, characterize it and analyze the factors associated with its intensity in patients undergoing breast cancer surgical treatment. Method: Cross-sectional study conducted between March 2021 and March 2022, in Belém, Pará, Brazil. A structured questionnaire was used to collect sociodemographic, clinical, and lifestyle data from patients in the postoperative period of breast cancer surgery. Pain was qualitatively assessed using the McGill Pain Questionnaire. Multiple linear regression was performed to identify factors associated with pain intensity, using the general pain index from the McGill instrument as the dependent variable. A 5% significance level was adopted for all statistics. Results: Forty-eight patients post-breast cancer surgery were included, the mean age was 53.64±11.64 years, 85% had undergone chemotherapy, 58.3%, mastectomy and 62.5% were feeling pain at the time of the evaluation. Pain intensity was negatively associated with alcohol consumption (p = 0.04) and positively associated with physical inactivity (p = 0.02), presence of comorbidities (p = 0.02), lymph node positivity (p = 0.03), and postoperative duration (p = 0.03). Conclusion: It was observed that most patients presented acute and moderate pain in the postoperative period and its intensity was associated with lifestyle, clinical and surgical characteristics.
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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 | 0,001 | 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 ».