Notice bibliographique
Résumé
Cannabis species have been used as medicine for thousands of years; only since the 1940s has the plant not been widely available for medical use. However, an increasing number of jurisdictions are making it possible for patients to obtain the botanical for medicinal use. For the cancer patient, cannabis has a number of potential benefits, especially in the management of symptoms. Cannabis is useful in combatting anorexia, chemotherapy-induced nausea and vomiting, pain, insomnia, and depression. Cannabis might be less potent than other available antiemetics, but for some patients, it is the only agent that works, and it is the only antiemetic that also increases appetite. Inhaled cannabis is more effective than placebo in ameliorating peripheral neuropathy in a number of conditions, and it could prove useful in chemotherapy-induced neuropathy. A pharmacokinetic interaction study of vaporized cannabis in patients with chronic pain on stable doses of sustained-release opioids demonstrated no clinically significant change in plasma opiates, while suggesting the possibility of synergistic analgesia. Aside from symptom management, an increasing body of in vitro and animal-model studies supports a possible direct anticancer effect of cannabinoids by way of a number of different mechanisms involving apoptosis, angiogenesis, and inhibition of metastasis. Despite an absence of clinical trials, abundant anecdotal reports that describe patients having remarkable responses to cannabis as an anticancer agent, especially when taken as a high-potency orally ingested concentrate, are circulating. Human studies should be conducted to address critical questions related to the foregoing effects.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».