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Enregistrement W2810642147 · doi:10.3747/co.25.3983

Rates of Cannabis Use in Patients with Cancer

2018· article· en· W2810642147 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kevin Martell, Alysa Fairchild, B. LeGerrier, Rakesh Sinha, Sarah Baker, H. Liu, Asoke C. Ghose, Ivo A. Olivotto, Marc Kerba

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensAlberta Cancer FoundationUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésCannabisMedicineCancerNauseaFamily medicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A comprehensive assessment of cannabis use by patients with cancer has not previously been reported. In this study, we aimed to characterize patient perspectives about cannabis and its use. Methods: An anonymous survey about cannabis use was offered to patients 18 years of age and older attending 2 comprehensive and 2 community cancer centres, comprising an entire provincial health care jurisdiction in Canada (ethics id: hreba-17011). Results: Of 3138 surveys distributed, 2040 surveys were returned (65%), with 1987 being sufficiently complete for analysis (response rate: 63%). Of the respondents, 812 (41%) were less than 60 years of age; 45% identified as male, and 55% as female; and 44% had completed college or higher education.Of respondents overall, 43% reported any lifetime cannabis use. That finding was independent of age, sex, education level, and cancer histology. Cannabis was acquired through friends (80%), regulated medical dispensaries (10%), and other means (6%). Of patients with any use, 81% had used dried leaves.Of the 356 patients who reported cannabis use within the 6 months preceding the survey (18% of respondents with sufficiently complete surveys), 36% were new users. Their reasons for use included cancer-related pain (46%), nausea (34%), other cancer symptoms (31%), and non-cancer-related reasons (56%). Conclusions: The survey demonstrated that prior cannabis use was widespread among patients with cancer (43%). One in eight respondents identified at least 1 cancer-related symptom for which they were using cannabis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations134
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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