Association between tobacco use and symptom expression, alcoholism, and illicit drug use in patients with advanced cancer.
Notice bibliographique
Résumé
154 Background: Our aim was to determine the association between smoking status and symptom expression, opioid use, alcoholism, and illicit drug use in advanced cancer patients. Methods: We retrospectively reviewed 560 consecutive charts from the outpatient Supportive Care Center and identified 300 advanced cancer patients who completed a comprehensive smoking questionnaire. Data on the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), morphine equivalent daily dose (MEDD), CAGE (Cut Down, Annoyed, Guilty, Eye Opener) questionnaire for alcoholism screening, and history of illicit drug use were collected. Results: Among 300 advanced cancer patients, 119 (40%) were never-smokers, 148 (49%) were former smokers, and 33 (11%) were current smokers. Compared with never-smokers, current smokers were more likely to be men (58% vs. 29%, P=0.004), report a higher pain expression (median 7.0 vs. 5.0 by the ESAS, P=0.007), be CAGE positive (≥2 yes response) (42% vs. 3%, P<0.001), and have a history of illicit drug use (33% vs. 3%, P<0.001). Compared with never-smokers, former smokers were more likely to be men (60% vs. 29%, P<0.001), have head and neck cancer or lung cancer (30% vs. 13%, P=0.001), be CAGE positive (21% vs. 3%, P<0.001), and have a history of illicit drug use (16% vs. 3%, P<0.001). Current smokers reported a higher pain expression than former smokers (median 7.0 vs. 6.0 by the ESAS, P=0.01), had higher CAGE positivity (42% vs. 21%, P=0.01) and more frequent illicit drug use (33% vs. 16%, P=0.03). The MEDD and the timing of palliative care referral were not significantly different between current or former smokers compared with never-smokers. However, a higher proportion of current smokers were receiving opioids with MEDD ≥30mg at the time of palliative care consultation compared with never-smokers (70% vs. 52%, P=0.08). Conclusions: Our study suggests that current tobacco use is associated with a higher pain expression. In addition, any history of tobacco use is associated with a history of illicit drug use and alcoholism. Advanced cancer patients who smoked cigarettes may be at an increased risk for chemical coping or stronger opioid utilization and further studies are needed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».