Case presentation of Safe and Effective Use of Medical Cannabis in the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The therapeutic benefits of medical cannabis have been demonstrated for a number of chronic conditions impacting the elderly population, such as pain management, and as alternatives to antipsychotic and opioid interventions, as well as end of life treatments. However, this therapeutic intervention has not become part of routine care for seniors living in long-term care facilities because of reduced public acceptance and stigma. The aim of this paper was to present case studies outlining the effective use of medical cannabis to treat elderly patients with a variety of medical conditions and symptoms such as: post traumatic stress disorder, pain, anxiety, delusions, as well as palliative care. Cannabis was also used to taper antipsychotic medications, and for managing those in palliative care. Case Presentation: Three cases highlighting the use of medical cannabis are described, from the perspective of a nurse practitioner-led interdisciplinary team approach. Management and Outcome: Using a variety of combinations of medical cannabis (cannabidiol and delta-9-tetrahydrocannabinol) in oral formulations, the long-term care facility has achieved a dramatic reduction in the use of antipsychotic medications. Medical cannabis has shown alleviation of many symptoms such as: pain, dyspnea, agitation, fatigue, weakness, loss of appetite, nausea, vomiting, and twitching. Positive results were noted in several palliative care patients who received medical cannabis for pain and symptom management. Conclusion: As an adjunct therapy for managing post traumatic stress disorder and other conditions, medical cannabis has been effective in reducing symptoms and for improving the patients’ overall quality of life. Continued evaluation into the long effectiveness of medical cannabis provided to individuals over the age of 65 years is suggested. This nurse practitioner-led therapeutic intervention highlights the potential health benefits of medical cannabis and has clinical implications for practice and education.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».