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Enregistrement W4402987294 · doi:10.1200/op.2024.20.10_suppl.361

Exploring cannabis information and perceptions of cannabis harms among patients with cancer.

2024· article· en· W4402987294 sur OpenAlexaffabout
Abdulrahman Alghabban, Jennifer Do, Naa Kwarley Quartey, William K. Evans, Meredith Giuliani, Sofia Genta, Lawson Eng

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity Health NetworkUniversity of TorontoMcMaster UniversityPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisPerceptionPsychologyCancerPsychiatryMedicineEnvironmental healthClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

361 Background: Cannabis use is rising among both the general and cancer populations. While the impact of cannabis on cancer care remains unclear, many patients who use cannabis report improvement in their cancer-related symptoms. However, little is known about the potential impact of cannabis on cancer development and treatment outcomes. Understanding patient beliefs about cannabis risks and their awareness of information about cannabis use may be important for future patient education. Here, we explored patient perceptions of harms and information-seeking habits on cannabis. Methods: Patients with cancer were recruited across outpatient ambulatory clinics at the Princess Margaret Cancer Centre (Toronto, Canada) through convenience sampling from July to August 2023. A one-time, paper-based, self-administered questionnaire was used to assess sociodemographic characteristics, perceptions of cannabis harms, and awareness of cannabis information. Multivariable regression analysis was used to identify factors associated with perceptions of cannabis use. Results: Among 243 participants, median age was 65 years, 45% reported lifetime cannabis use (12% were using cannabis at the time of survey), 50% were cigarette smokers, 62% were not employed full-time, and 77% spoke English as a primary language at home. Half (51%) of the participants reported being worried about the potential impacts of cannabis on their health. Current tobacco users (aOR=0.46 [0.19-1.07], p=0.07), primary English speakers at home (aOR=0.53 [0.28-1.01], p=0.06) and those not currently employed (aOR=0.57 [0.33-0.99], p=0.04) were less worried about the effect of cannabis on their health. Despite the perceived harms of cannabis, 84% of participants never sought cannabis-related information, while 40% wanted to know more about the influence of cannabis on cancer risk and treatment. Furthermore, Most (90%) participants reported never having discussed cannabis with their oncologists, but 93% felt it was important for healthcare providers to ask patients about cannabis use. Conclusions: Many patients with cancer are worried about the impact of cannabis on their health and want to know more about cannabis use in cancer care. Most patients report it is important for healthcare providers to have discussions about cannabis use. With the rising prevalence of cannabis use among patients with cancer, validated tools to assess cannabis use and cannabis-related educational resources specific to cancer risk and treatment outcomes should be explored to help address informational needs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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