Tabaquisme i addicció a la nicotina. Relació amb el dolor de difícil control i l’Edmonton Classification System for Cancer Pain (ECS-CP)
Bibliographic record
Abstract
Objectiu: Realitzar la traducció i la validació lingüística al català i al castellà de la \n“Quick User Guide” de l’Edmonton Classification System for Cancer Pain (ECS-CP). \nMetodologia: El procés de validació es va dur a terme en 3 fases. En la primera fase es \nva realitzar la traducció de la versió original en anglès al català i al castellà, per part de \ndos traductors independents. Aquest document va ser consensuat posteriorment amb \nl’equip investigador donant lloc a la primera versió (ECS-CP CATv1 i ECS-CP CAS \nv1). Posteriorment, aquesta versió va ser sotmesa a un procés de correcció gramatical \n(ECS-CP CAT v2 i ECS-CP CASv2). \nA partir d’aquesta segona versió, dos traductors independents van realitzar la \nretrotraducció al català i castellà, respectivament. Després d’haver conciliat diferències \nde criteri entre els traductors i l’equip investigador s’obtingué la tercera versió (ECS-CP \nCATv3 i ECS-CP CASv3). \nEn la segona fase es va analitzar la llegibilitat i la intel·ligibilitat de la versió 3 i va \ndonar lloc a la ECS-CP CATv4 i ECS-CP CASv4. L’estudi de la llegibilitat es va \nrealitzar mitjançant l’aplicació de fórmules de llegibilitat a través del programa \ninformàtic INFLESZ. Amb aquest programa es van analitzar l’Índex de Llegibilitat de \nFlesch-Szigriszt (IFSZ) i l’Índex de Fernández-Huertas. \nLa intel·ligibilitat es va realitzar mitjançant el consens entre els traductors, l’equip \ninvestigador i els experts bilingües. \nPer al desenvolupament de la tercera fase es va seguir la metodologia utilitzada per \nChewaskulyong B et al. en la validació del Palliative Performance Scale (PPS) de \nl’anglès al tailandès. Es van calcular diferents propietats psicomètriques com l’anàlisi de \nla validesa del contingut i l’anàlisi de la fiabilitat interna. Es va preparar un conjunt de \n25 escenaris de casos clínics que es van adreçar a un grup de 20 clínics experts en \nl’àmbit de les cures pal·liatives i fi de vida de la regió sanitària de Lleida. Van \nrespondre en 2 ocasions, separades 15 dies entre si. Abans de l’inici de l’estudi es va \ndur a terme una sessió de formació d’una hora de durada i, en acabar es va realitzar una \nenquesta entre els participants per tal de completar l’anàlisi qualitativa. \nPer al càlcul de la fiabilitat interna es va utilitzar el programa informàtic SPSS v20.0 i \nes va calcular el coeficient kappa per a variables ordinals. \nLa “Quick User Guide” va acompanyada d’un document en què es defineixen els \ndiferents termes utilitzats. De manera complementària i paral·lela es va realitzar una \ntraducció de la mateixa per part dels mateixos traductors i els resultats es van \nconsensuar amb els investigadors i experts lingüistes. També es va fer l’estudi de \nLlegibilitat i Intel·ligibilitat però no es va realitzar el procés de validació lingüística. \nLa metodologia seguida per la segona part és la següent: \nLa descripció de les variables contínues es va fer amb el valor de la mitjana i la seva \ndesviació estàndard, i la mediana amb l’interval o rang interquantil. Les variables \ncategòriques es van presentar amb percentatge (%). \nLa comparació entre els diversos grups es va fer aplicant el test de chi-quadrat per a \nproporcions, test ANOVA per a comparació de mitjanes (amb anàlisi post hoc amb la \ncorrecció de Bonferroni) o el test no paramètric de Mann-Whitney de comparació de \nmedianes (per a dos grups). S’ha acceptat una significació estadística per p < 0,05 \nLa correlació entre els diversos valors dels factors analitzats es va realitzar segons la \ncorrelació no paramètrica de Spearman. \nEls pacients que van presentar valors superiors a EVA MAX de 7, es van definir com \namb un “dolor sever”. Es va efectuar una anàlisi de regressió logística univariable i \nmúltiple (selecció de variables per passos) per a detectar els factors que influeixen de \nforma independent per a pertànyer a aquest grup de pacients amb totes les variables \ndisponibles en la primera visita. \nLa propietat de discriminació de l’escala EDMONTON (i la modificada amb addicció a \nla nicotina) s’analitzarà amb la construcció de la corba ROC (ABC IC 95%). \nPer calcular els punts de tall per l’escala EDMONTON hem utilitzat arbres de \nclassificació CHAID (Chi Square Automatic Interaction Detection). \nEls càlculs s’han realitzat amb el programa estadístic SPSS (v 20.0). \nResultats: Per arribar a les ECS-CP CATv3 i ECS-CP CASv3 van ser necessàries \ndiferents reunions entre els traductors, experts lingüistes i investigadors per consensuar \nels diferents canvis necessaris per elaborar la darrera versió. Els termes més \nsignificatius objecte de discussió van ser incidental pain (en anglès dolor menor), \nbehaviour, cognitive impairment i distress que es van acceptar com a dolor incidental \n(dolor que apareix de manera sobtada i amb una intensitat gens menor), conducta, \nfunció cognitiva i desconfort (en la versió catalana) i distrés (en la versió castellana). \nEl resultat per a la versió en català de l’Índex de Llegibilitat de Flesch-Szigriszt va ser \nde 46.32 (una mica difícil i adient per a una població de batxillerat) i el resultat per a \nl’Índex de Fernández-Huertas va ser de 52 (bastant difícil, apte per a una població \npreuniversitaria). Els resultats per a la traducció de la definició de termes va ser de \n52.65 (una mica difícil i adient per a una població de batxillerat) i de 57.72 (bastant \ndifícil, per a una població preuniversitària), respectivament. \nEl resultat per a la versió en castellà de l’Índex de Llegibilitat de Flesch-Szigriszt va ser \nde 54,61 (una mica difícil i adient per a una població de batxillerat) i el resultat per a l’ \nÍndex de Fernández-Huertas va ser de 60.02 (dificultat normal i apte per a una població \nde 10-12 anys). Els resultats per a la traducció de la definició de termes va ser de 54.59 \n(dificultat una mica difícil i adient per a una població de batxillerat) i de 59.73 (bastant \ndifícil i apte per a una població preuniversitària), respectivament. \nEl coeficient Kappa promig per a la ECS-CP CATv4 va ser de 0,79 (grau d’acord bo) i \nde 0,83 per a l’ECS-CP CASv4 (grau d’acord molt bo). Pel que fa al coeficient Kappa \npromig per a cada component de l’ECS-CP, vam obtenir els següents resultats: Per a la \nversió catalana vam obtenir per a la N=0,69; I=0,69; P=0,65; A=0,94; C=0,88. Per a la \nversió castellana els resultats van ser per a la N=0,73; I=0,74;P=0,73; A=0,94; C=0,92). \nDels col·laboradors només 17 van finalitzar el procés de validació. 2 no van completar \nla primera fase i, per tant, no van ser inclosos en la segona. Un tercer professional \nsanitari no va completar la segona fase i el seus resultats de la primera fase van ser \nexclosos de l’anàlisi estadística. \nPel que fa als resultats de la segona fase, es van reclutar 211 pacients que complien amb \nels criteris d’inclusió (diagnosticats de neoplàsia en situació avançada i amb hàbit \ntabàquic ≥ 5 anys durant la seva vida) i 50 pacient en el grup control (també amb \nmalaltia oncològica avançada però sense hàbit tabàquic). En el grup dels fumadors la \nmitjana d’edat va ser de 64 ± 14 anys mentre que els homes eren el 87.2% del total. En \nel grup control els resultats van ser 70,3± 14 anys i del 32%, respectivament. Totes dues \nvariables amb un nivell de significació amb una p<0,001. \nles puntuacions obtingudes en els tests DN4 i CAGE són més elevades en el grup dels \nfumadors. En aquest grup també és major el percentatge de pacients que han precisat \nuna ROP i que la MEDD final també és superior. \nEn el grup dels fumadors (N=211), el grup dels pacients amb Fagestrom Major (F ≥ 7) \nsón més joves i preferentment homes. Major prevalença de neoplàsia de pulmó. \nla variable A (addicció a l’alcohol) és més prevalent en el grup de F Major. \nTambé en la mostra de pacients fumadors (N=211) existeix un punt de tall = 6 que \ndefineix un grup amb dolor menor (EVA ≤ 6 amb N = 75) i un grup amb dolor major \n(EVA ≥ 7 amb N = 136). \nEls pacients més joves presenten una EVA>6 amb més freqüència que els de més edat. \nTambé veiem com la intensitat del dolor es relaciona amb una major afectació en els \nparàmetres funcionals segons l’escala BPI. \nLa intensitat del dolor (EVA>6) es relaciona amb el fet de presentar un menor % de \nmillora prèvia a la nostra 1a valoració, una puntuació més elevada en el test DN4, en el \nMMDE i en el nombre de coanalgèsics emprats. \nMitjançant el model multivariant de Regressió Logística Múltiple per a intensitat del \ndolor EVA > 6 (n=211), L’edat < 65 anys i el fagestrom > 6 són factors de risc de \npresentar dolor intens (EVA>6). \nCom més factors de risc (edat < 65 anys o F>6 ) presenten els pacients més gran és el % \nde pacients amb una intensitat del dolor amb EVA>6. \nLes puntuacions totals en l’ECS-CP són majors en el grup d’addictes a l’alcohol. També \nobservem com la variable F (test de Fagestrom >6) és més prevalent en el grup \nd’addictes a l’alcohol. \nEls grup dels pacients amb un Fagestrom > 6 presenten una EVA màxima del dolor \nsuperior en la 1a visita i també un % inferior de milloria previa del dolor. També \npresenten puntuacions més elevades en el test de CAGE. \nEls fàrmacs analgèsics del tercer esglaó van ser utilitzats en 35 % dels casos abans de la \nnostra intervenció sent el fentanil transdèrmic l’analgèsic més emprat. Un cop el dolor \nva ser controlat, aquest grup de fàrmacs es van utilitzar en el
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".