A comparison of the attitudes about the legalization of marijuana use for medical purposes by cancer patients in two cancer centers located in a legalized and a non-legalized state.
Notice bibliographique
Résumé
191 Background: There is limited evidence on the perception of medical marijuana (MM) among cancer patients in a legalized vs. a non-legalized state. In this study, we compared the attitudes of cancer patients in a legalized (Arizona) vs. a non-legalized state (Texas) on legalizing marijuana for medical use and their perception of its medical usefulness. We also examined their preference of MM for pain, anxiety and depression against current treatments and examined any demographic, physical or psychosocial association with its perception. Methods: Two hundred adult cancer patients were enrolled from the outpatient palliative care centers at Banner MD Anderson Cancer Center in Gilbert, AZ and The University of Texas MD Anderson Cancer Center in Houston, TX. All patients were residents of the state where they were enrolled. Various physical and psychosocial instruments were collected including a survey designed to determine attitudes and beliefs of patient towards MM. Due to the sensitivity of information, no identifiers were associated with data recorded. Results: No significant difference was found between both locations in attitude towards legalizing MM [Arizona 92% (85 - 97%) vs. Texas 90% (82 - 95%); p = 0.81] and belief of its usefulness [Arizona 97% (92 - 99%) vs. Texas 93% (86 - 97%); p = 0.33]. Patients preferred MM over current treatments for anxiety [60% (51 – 68%); p = 0.003] but not for pain and depression. Patients who favored legalizing MM were younger (median age 59 vs. 67 y; p = 0.027) and had worse Edmonton Symptom Assessment System fatigue (median 5 vs 3; p = 0.015) and appetite (median 3 vs 0.5; p = 0.004) scores. There was a significant difference among those who have used MM (95%) and have not used MM (88%) in support of legalization of MM (p = 0.024). Conclusions: Cancer patients from both legalized and non-legalized states showed strong support for legalization of marijuana for medical purposes and strong belief in its medical use. Patient who are younger, and had worse fatigue and appetite showed higher support for medical marijuana.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».