Adjunctive nabilone in cancer pain and symptom management: a prospective observational study using propensity scoring.
Notice bibliographique
Résumé
A prospective observational study assessed the effectiveness of adjuvant nabilone (Cesamet) therapy in managing pain and symptoms experienced by advanced cancer patients. The primary outcomes were the differences between treated and untreated patients at 30 days' follow-up, in Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) pain scores, and in total morphine-sulfate-equivalent (MSE) use after adjusting for baseline discrepancies using the propensity-score method. Secondary outcomes included other ESAS parameters and frequency of other drug use. Data from 112 patients (47 treated, 65 untreated) met criteria for analyses.The propensity-adjusted pain scores and total MSE use in nabilone-treated patients were significantly lower than were those found in untreated patients (both P < 0.0001). Other ESAS parameters that improved significantly in patients receiving nabilone were nausea (P < 0.0001), anxiety (P = 0.0284) and overall distress (total ESAS score; P = 0.0208). The nabilone group showed borderline improvement in appetite (P = 0.0516). When compared with those not taking nabilone, patients using this cannabinoid had a lower rate of starting nonsteroidal anti-inflammatory agents, tricyclic antidepressants, gabapentin, dexamethasone, metoclopramide, and ondansetron and a greater tendency to discontinue these drugs.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».