The Efficacy of Medical Marijuana in the Treatment of Cancer-Related Pain
Notice bibliographique
Résumé
Background: The opioid epidemic has spurred investigations for nonopioid options, yet limited research persists on medical marijuana's (MMJ) efficacy in managing cancer-related symptoms. Objective: We sought to characterize MMJ's role on symptomatic relief and opioid consumption in the oncologic population. Design: Retrospective chart review of MMJ-certified oncology patients was performed. Divided patients into MMJ use [MMJ(+)] versus no use [MMJ(−)], and Edmonton Symptom Assessment System (ESAS)-reported pain cohorts: “mild-moderate” versus “severe.” Measurements: Medical records were reviewed for ESAS, to measure physical and emotional symptoms, and opiate consumption, converted into morphine milligram equivalents (MME). Minimal clinically important differences were determined. Wilcoxon signed-rank tests determined statistical significance between MMJ-certification and most recent palliative care visit. Results: Identified 232 patients [95/232 MMJ(−); 137/232 MMJ(+)]. Pain, physical and total ESAS significantly improved for total MMJ(−) and MMJ(+); however, only MMJ(+) significantly improved emotional ESAS. MMJ(−) opioid consumption increased by 23% (97.5–120 mg/day MME, p = 0.004), while it remained constant (45–45 mg/day MME, p = 0.522) in MMJ(+). Physical and total ESAS improved in mild-moderate-MMJ(−) and MMJ(+). Pain and emotional symptoms worsened in MMJ(−); while MMJ(+)'s pain remained unchanged and emotional symptoms improved. MMJ(−) opioid consumption increased by 29% (90–126 mg/day MME, p = 0.012); while MMJ(+)'s decreased by 33% (45–30 mg/day MME, p = 0.935). Pain, physical, emotional, and total ESAS scores improved in severe-MMJ(−) and MMJ(+); opioid consumption reduced by 22% in MMJ(−) (135–106 mg/day MME, p = 0.124) and 33% in MMJ(+) (90–60 mg/day MME, p = 0.421). Conclusions: MMJ(+) improved oncology patients' ESAS scores despite opioid dose reductions and should be considered a viable adjuvant therapy for palliative management.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».