Pain control and opioid use as a function of workflow in MRI-guided interstitial cervix brachytherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: /Objective(s): Pain management during brachytherapy for cervix cancer is challenging. Institutional practice for brachytherapy delivery and pain management varies. Here we retrospectively assessed pain control and opioid use requirements during different MRI-guided interstitial cervix brachytherapy workflows. MATERIALS: /Methods: In this retrospective study, data was collected on ninety-one patients receiving MR-guided interstitial brachytherapy for cervix cancer between June 2022 and June 2024. Abstracted data included: demographics, disease characteristics, pain scores, opioid use, and brachytherapy workflow. Patients were either treated as in-patients or out-patients. In-patients remained overnight to receive a second fraction the following day. Out-patients received a single fraction and were discharged the same day. Out-patients were further divided into intra-operative versus post-operative treatment. For intra-operative treatment the entire procedure was performed under general anesthesia (GA). For post-operative treatment only applicator insertion was under GA. Multivariable linear regression modelling was used for analysis of opioid dose and pain scores. RESULTS: (standard deviation (SD) 19.4) and 92.2 Gy (SD 2.5), respectively. In-patient stay was associated with increased opioid requirements, higher average pain, and more episodes of uncontrolled pain (p < 0.001). Within those treated as out-patients, intra-operative treatment was associated with lower average pain and fewer episodes of uncontrolled pain (p < 0.001). CONCLUSION: In-patient treatment was associated with worse pain control, despite increased opioid use. Within those treated as out-patients, intra-operative treatment further improved pain management.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».