Use of cannabis in urological cancer patients: A review to evaluate risk for cancer development, therapeutic use, and symptom management
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Recent recreational legalization of cannabis has resulted in an increased interest in the therapeutic effects of cannabis use in cancer patients, with reports of its use in symptom management and as a risk factor for cancer development. The objective of this review was to evaluate the literature on the association of cannabis use with the risk of cancer development, symptom management, and therapeutic management in the urological cancer (UC) patient population. METHODS: A systematic search of databases and trial registries for papers published from January 1947 to March 2020 on cannabis, symptom and therapeutic management, and cancer development in UC patients was conducted. After screening of full-text articles, data were extracted for evaluation. Studies were eligible if they were in the clinical setting, included ≥5 UC patients, reported use of any cannabis variant, and were written in English. RESULTS: The search retrieved 2456 abstracts, of which 48 full-text articles were reviewed and 21 included in the review. Low-level evidence suggested a correlation between cannabis use and risk for development of testicular cancer. Some support existed for using cannabis for cancer pain and chemotherapy-induced nausea. There was inadequate evidence to substantiate cannabis use as a therapeutic agent for management of UCs. A lack of high-level evidence and robust methodology of the studies limited evaluation of the findings. CONCLUSIONS: Given the paucity of data on cannabis use for therapeutic purposes in UC, large, prospective trials with adequate followup times to observe the effect of cannabis use on UCs are warranted to improve the evidence base.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».