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Enregistrement W2059471641 · doi:10.1002/cncr.26082

Undocumented alcoholism and its correlation with tobacco and illegal drug use in advanced cancer patients

2011· article· en· W2059471641 sur OpenAlexaboutno aff
Rony Dev, Henrique A. Parsons, Shana L. Palla, J. Lynn Palmer, Egidio Del Fabbro, Éduardo Bruera

Notice bibliographique

RevueCancer · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAmerican Cancer Society
Mots-clésMedicineNicotinePopulationDrugInternal medicineCancerHeroinPalliative carePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objectives of this retrospective study were to determine the frequency of undiagnosed alcoholism among patients with advanced cancer who were referred to palliative care and to explore its correlation with alcoholism, tobacco abuse, and use of illegal drugs. METHODS: The authors reviewed 665 consecutive charts and identified 598 patients (90%) who completed a screening survey that was designed to identify alcoholism, the Cut Down, Annoyed, Guilty, Eye Opener (CAGE) questionnaire, including 100 consecutive patients who had CAGE-positive and CAGE-negative results. Data on tobacco and illegal drug use, the Edmonton Symptom Assessment Scale, and the morphine equivalent daily dose were collected. RESULTS: The frequency of CAGE-positive results in this palliative care population was 100 of 598 patients (17%). Only 13 of 100 patients (13%) in that CAGE-positive group had been identified as alcoholics before their palliative care consultation. Compared with CAGE-negative patients, CAGE-positive patients were younger (aged 58.6 years vs 61.3 years; P = .07), predominantly men (68 of 100 patients vs 51 of 100 patients; P = .021), more likely to have a history of tobacco use (86 of 100 patients vs 48 of 100 patients; P < .001), more likely to be actively using nicotine (33 of 100 patients vs 9 of 100 patients; P = .02), and more likely to have a history of illegal recreational drug use (17 of 100 patients vs 1 of 100 patients; P < .001). Pain and dyspnea were worse in patients who had a history of nicotine use. Both CAGE-positive patients and patients who had a history of tobacco use more frequently were receiving strong opioids at the time of their palliative care consultation. CONCLUSIONS: The current findings suggested that alcoholism is highly prevalent and frequently under diagnosed in patients with advanced cancer. CAGE-positive patients were more likely to have a history of, or to actively engage in, smoking and illegal recreational drug use, placing them at risk for inappropriate opioid escalation and abuse.

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)0,000
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations111
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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