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Enregistrement W4387025519 · doi:10.1136/spcare-2023-004583

Drug dependence epidemiology in palliative care medicinal cannabis trials

2023· article· en· W4387025519 sur OpenAlexaboutno aff
Chee Yen Lee, Phillip Good, Georgie Huggett, Ristan M. Greer, Janet Hardy

Notice bibliographique

RevueBMJ Supportive & Palliative Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMater Foundation
Mots-clésMedicineCannabisPalliative careDrugOpioidDistressPsychiatryInternal medicineClinical psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Drug dependence is becoming increasingly common and meeting palliative care patients with substance use disorders is inevitable. However, data on substance use in these patients are lacking. This study aims to evaluate the prevalence of drug dependence in palliative care patients with advanced cancer and correlate with symptom distress and opioid use. METHODS: Palliative care patients with advanced cancer interested in participation in a medicinal cannabis trial were required to complete Alcohol, Smoking and Substance Involvement Screening Test (ASSIST), Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) and record of concomitant medications including baseline opioid use as part of the eligibility screen. RESULTS: Of the 182 participants, 167 (92%) reported lifetime alcohol and 132/182 (73%) lifetime tobacco use. No participant reached the threshold criteria for high risk of drug dependence with majority being low risk. There was no correlation between ASSIST score, ESAS and oral morphine equivalent. CONCLUSION: This study identified alcohol and tobacco as the main substances used in this group of patients and that most were of very low risk for drug dependence. This suggests routine drug screening for palliative care patient may not be justified, but the high possibility of questionnaire bias is acknowledged.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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