13 - MEDICAL CANNABIS IMPROVES APPETITE AND STABILIZES WEIGHT IN CANCER PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Anorexia and weight loss are common side-effects of cancer and its treatments. The efficacy of medical cannabis to improve these symptoms is unclear.Methods: Cancer patients referred to the Cannabis Pilot Project (CPP) of the McGill University Health Centre were included in this study. CPP patients have already received supportive care; however, have not achieved adequate symptom relief with conventional treatments. The Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) questionnaire was completed at baseline (BL), visit 1 (>30-75 days after BL) and visit 2 (>75-120 days after BL) to determine improvement in appetite. Weight was available at each visit in a subset of patients.Results: Thirty-seven patients (mean age 61u00b111 y, 51% female) were assessed at BL; of those, 43% reported anorexia as a symptom. Synthetic cannabis was prescribed to 62% of patients. The majority of patients (81%) were prescribed oral cannabis (oil), with 51% receiving Cannabidiol-rich products. There was a significant improvement in appetite over the 3 visits (BL: 3.5u00b13.0; visit 1: 2.2u00b12.4; visit 2: 1.5u00b12.2, p=0.033). Of patients who reported anorexia as a symptom, 75% reported improvement at visit 1, and 80% at visit 2. Weight remained unchanged over time (BL: 70.7u00b119.3 kg; visit 1: 67.4u00b121.5 kg; visit 2: 66.1u00b123.0 kg, p=0.509). Conclusion: Medical cannabis in addition to standard supportive care seems to improve appetite and stabilize weight over time in cancer patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».