Use of medical cannabis to reduce pain and improve quality of life in cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
198 Background: Early attention to pain and symptoms in those with cancer improves both quality of life and survival. Opioid medications are the mainstay treatment of cancer-related pain. Cannabinoids are increasingly used as adjunctive treatments for cancer pain, but clinical evidence supporting their use as an “opioid sparing agent” or to improve quality of life is as yet unknown. Our study sought to determine if the addition of cannabinoids (medical cannabis) resulted in the reduction of the average opioid dose required for pain control, and improve self-reported quality of life indices. Methods: A retrospective chart review of cancer patients followed in our CCMB Pain and Symptom Clinic was conducted. Inclusion criteria: age over 18 years and formal enrollment in Health Canada’s Marihuana for Medical Purposes (MMPR) program (n = 24). Average dose of opioids were calculated in milligrams of morphine equivalent (ME) per day at the last documented visit prior to enrolment in the MMPR and then at the subsequent clinic visit. Averages of self-reported ESAS scores (pain, tiredness, drowsiness, nausea, appetite, depression, anxiety, sense of wellbeing) were calculated for the same visits. Statistical analysis using the paired student’s t-test compared means and determined the significance of any changes. Results: Following enrolment in the MMPR, the average opioid dose decreased by 70.375mg of MEs (p = 0.29). Self-reported ratings (10-point Likert scale) in pain (0.75, p = 0.23), tiredness (0.58, p = 0.21), drowsiness (1.125, p = 0.04), nausea (1.125, p = 0.04), appetite (1.42, p = 0.04), depression (1.29, p = 0.02) and anxiety (1.58, p = 0.004) improved after enrolment. Sense of wellbeing ratings did not change. Conclusions: Patients with cancer pain benefited from the addition of cannabinoids. The average opioid dose decreased following access to medical cannabis. Self-reported ratings of several quality of life indicators showed statistically significant improvement. Our study shows a signal that cannabinoids may reduce cancer patients’ reliance on opioids to control pain. Further prospective controlled studies are needed to further elucidate the role of cannabinoids in the treatment of cancer pain.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».