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Enregistrement W1544322559

Adjunctive nabilone in cancer pain and symptom management: a prospective observational study using propensity scoring.

2008· article· en· W1544322559 sur OpenAlexaffabout
Vincent Maida, Marguerite Ennis, Shiraz Irani, Mario Corbo, Michael Dolzhykov

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNauseaAnesthesiaObservational studyPropensity score matchingInternal medicineGabapentinAnxietyCancer painCancerPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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