Impact Of Treatment On Patient-Reported Pain In Early Breast Cancer Patients Receiving Adjuvant Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients who receive radiation treatment (RT) for breast cancer often report pain, which contributes negatively to quality of life (QoL). This study aimed to identify demographic, treatment, and disease characteristics associated with pain using the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS). Methods: We identified all patients diagnosed with non-metastatic breast cancer from 2011 Jan-2017 June at the Odette Cancer Centre with at least one ESAS completed pre- and post-RT. Data on systemic treatment, radiation, patient demographics, and disease stage were extracted. To identify factors associated with pain before and after RT and changes in pain, univariate and multivariate general linear regression analysis was conducted. p<0.05 was considered statistically significant. Results: This study included 1222 female patients with a mean age of 59 years old. ESAS was completed on average 28 and 142 days before RT (baseline) and after RT respectively. In multivariable analysis, higher baseline pain scores were associated with recently completing adjuvant chemotherapy and eventual receipt of locoregional or chest wall radiation. Two factors, adjuvant chemotherapy and chest wall radiation were associated with significant reduction in pain score after radiotherapy. Conclusions: No patient, treatment, or disease characteristics were associated with sustained increase in pain after radiation. Pre-existing pain in patients receiving chest wall radiation or adjuvant chemotherapy tended to reduce following RT completion, while pre-existing pain associated with locoregional RT tended to persist. Therefore, patients who receive locoregional RT should be screened for pain and provided pain management interventions and support when necessary.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».