Benefit of Tetrahydrocannabinol versus Cannabidiol for Common Palliative Care Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: To determine the relative contributions of tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol (CBD) to patients' self-ratings of efficacy for common palliative care symptoms. Design: This is an electronic record-based retrospective cohort study. Model development used logistic regression with bootstrapped confidence intervals (CIs), with standard errors clustered to account for multiple observations by each patient. Setting: This is a national Canadian patient portal. Participants: A total of 2,431 patients participated. Main Outcome Measures: Self-ratings of efficacy of cannabis, defined as a three-point reduction in neuropathic pain, anorexia, anxiety symptoms, depressive symptoms, insomnia, and post-traumatic flashbacks. Results: We included 26,150 observations between October 1, 2017 and November 28, 2018. Of the six symptoms, response was associated with increased THC:CBD ratio for neuropathic pain (odds ratio [OR]: 3.58; 95% CI: 1.32–9.68; p = 0.012), insomnia (OR: 2.93; 95% CI: 1.75–4.91; p < 0.001), and depressive symptoms (OR: 1.63; 95% CI: 1.07–2.49; p = 0.022). Increased THC:CBD ratio was not associated with a greater response of post-traumatic stress disorder (PTSD)-related flashbacks (OR: 1.43; 95% CI: 0.60–3.41; p = 0.415) or anorexia (OR: 1.61; 95% CI: 0.70–3.73; p = 0.265). The response for anxiety symptoms was not significant (OR: 1.13; 95% CI: 0.77–1.64; p = 0.53), but showed an inverted U-shaped curve, with maximal benefit at a 1:1 ratio (50% THC). Conclusions: These preliminary results offer a unique view of real-world medical cannabis use and identify several areas for future research.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».