Edmonton Symptom Assessment Scale and Clinical Characteristics Associated With Cannabinoid Use in Oncology Supportive Care Outpatients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information about the frequency of cannabinoid use and the clinical characteristics of its users in oncology supportive care is limited. This study explored associations between cannabinoid use and cancer-related clinical characteristics in a cancer population. PATIENTS AND METHODS: This retrospective review included 332 patients who had a urine drug test (UDT) for tetrahydrocannabinol (THC) together with completion of an Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) and cannabinoid history questionnaire on the same day that urine was obtained during 1 year in the supportive care clinic. RESULTS: The frequency of positive results for THC in a UDT was 22.9% (n=76). Significant statistical differences were seen between THC-positive and THC-negative patients for age (median of 52 [lower quartile, 44; upper quartile, 56] vs 58 [48; 67] years; P<.001), male sex (53.9% vs 39.5%; P=.034), and past or current cannabinoid use (65.8% vs 26.2%; P<.001). Statistical significance was observed in ESAS items between the THC-positive and THC-negative groups for pain (7 [lower quartile, 5; upper quartile; 8] vs 5 [3; 7]; P=.001), nausea (1 [0; 3] vs 0 [0; 3]; P=.049), appetite (4 [2; 7] vs 3 [0; 5.75]; P=.015), overall well-being (5.5 [4; 7] vs 5 [3; 6]; P=.002), spiritual well-being (5 [2; 6] vs 3 [1; 3]; P=.015), insomnia (7 [5; 9] vs 4 [2; 7]; P<.001), and total ESAS (52 [34; 66] vs 44 [29; 54]; P=.001). Among patients who reported current or past cannabinoid use, THC-positive patients had higher total scores and scores for pain, appetite, overall well-being, spiritual well-being, and insomnia than THC-negative patients. CONCLUSIONS: Patients with cancer receiving outpatient supportive care who had positive UDT results for THC had higher symptom severity scores for pain, nausea, appetite, overall and spiritual well-being, and insomnia compared with their THC-negative counterparts. These results highlight potential opportunities to improve palliative care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».