Age-related differences in cannabis use by cancer patients referred for supportive care.
Notice bibliographique
Résumé
104 Background: Increasingly, cancer patients are using cannabis in their efforts to manage symptoms. Studies of legal recreational cannabis suggest young adults (YA) may disproportionately account for increases in cannabis use. There are few studies of cannabis use in cancer patients and its effect on symptoms, however, and most have not stratified their results by age. To address this, we examined rates of cannabis use across three age groups: YA ages 18 to 39, adults 40 to 65, and adults older than 65 (OA). We also examined the effects of age and cannabis use on patients’ report of cancer-related symptoms. Methods: We conducted a retrospective review of 1223 cancer patients referred to outpatient supportive care for symptom management between 2014 and 2017. Patients underwent urine drug testing for tetrahydrocannabinol (THC) and completed the Edmonton Symptom Assessment Scale-Revised-CSS during their initial visit. Results: In Chi square analysis, age was significantly associated with cannabis use (p < .001): 30% of YA tested positive for THC compared to 21% of adults and 8% of OA. As a group, cannabis users reported significantly higher scores for pain, tiredness, nausea, lack of appetite, anxiety, depression, difficulty sleeping, and worse overall well-being (p values < .05). In MANOVA, there was a significant interaction effect between age and cannabis use for pain, lack of appetite, shortness of breath, anxiety, depression, difficulty sleeping, and overall well-being (p values < .05). While YA and adults who tested positive for THC reported higher symptom scores for each of these symptoms, OA patients who were THC positive reported lower scores for pain, anxiety, depression, and better overall well-being. Conclusions: Findings suggest that compared to adults and OA, more YA patients are using cannabis in attempts to control cancer-related symptoms. With the exception of OA, cannabis users rate their cancer-related symptoms as more severe than nonusers. Findings support the need for patient education about potential therapeutic benefits and adverse effects of cannabis use in cancer. Prospective, observational studies are needed to characterize patients’ use before and after a cancer diagnosis.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».