Survival Rates, Quality of Life and Side Effects of Medical Cannabis in Patients with Palliative Cancer in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to compare clinical outcomes and safety in patients with palliative cancer who used cannabis and morphine across dimensions such as survival rate, hospital admission rate, number of hospital days, quality of life, and side effects. A retrospective cohort observational study was conducted based on medical records from January 1, 2020 – March 30, 2023. Additionally, a prospective cohort study was conducted using the EQ-5D-5L and Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) quality of life scales. The study included 98 cancer patients receiving palliative care in six hospitals. The results showed that the median survival time of the cannabis group (CG) was 0.69 years, and the morphine group (MG) was 0.52 years (p = 0.168). The CG had a lower hospital admission rate than the MG, p>0.05. The CG had fewer number of hospital days than the MG, p<0.05. The quality of life (QOL) assessment by ESAS indicated that the CG had a better QOL than the MG, p<0.05. The EQ-5D-5L tool also demonstrated that the QOL score for the CG was higher than that of the MG, p<0.05. The MG had higher levels of liver enzymes, including AST and ALT than those who received cannabis, p<0.05. These findings suggest that medical cannabis may be beneficial for palliative 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».