Impact of Cannabidiol and Exercise on Clinical Outcomes and Gut Microbiota for Chemotherapy-Induced Peripheral Neuropathy in Cancer Survivors: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN) remains a clinical challenge for up to 80% of breast cancer survivors. In an open-label study, participants underwent three interventions: standard care (duloxetine) for 1 month (Phase 1), oral cannabidiol (CBD) for 2 months (Phase 2), and CBD plus multi-modal exercise (MME) for another 2 months (Phase 3). Clinical outcomes and gut microbiota composition were assessed at baseline and after each phase. We present the case of a 52-year-old female with a history of triple-negative breast cancer in remission for over five years presenting with CIPN. She showed decreased monocyte counts, c-reactive protein, and systemic inflammatory index after each phase. Duloxetine provided moderate benefits and intolerable side effects (hyperhidrosis). She experienced the best improvement and least side effects with the combined (CBD plus MME) phase. Noteworthy were clinically meaningful improvements in CIPN symptoms, quality of life (QoL), and perceived physical function, as well as improvements in pain, mobility, hand/finger dexterity, and upper and lower body strength. CBD and MME altered gut microbiota, showing enrichment of genera that produce short-chain fatty acids. CBD and MME may improve CIPN symptoms, QoL, and physical function through anti-inflammatory and neuroprotective effects in cancer survivors suffering from long-standing CIPN.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».