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Potential Impact Of Medical Cannabis Treatment On Common Symptoms Improvement Using The Edmonton Symptom Assessment Scale Among Cancer Patients In Quebec – Canada : Pilot Study

2017· other· en· W6946179444 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerQuality of life (healthcare)Medical cannabisCannabisCancer treatmentFeelingMedical treatmentMEDLINEScale (ratio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Therapeutic applications of medical cannabis within the cancer population, particularly for common symptoms, and how treatment can impact quality of life are still under- investigated.Methods: The Cannabis Pilot Project (CPP) accepted patients already receiving supportive care but referred to the CPP because they did not achieve adequate symptom relief. This study examined the efficacy of cannabis treatment for common symptoms among cancer patients using the revised Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS-r).Results: Sixty-five patients have been enrolled (mean age 61 years; 52% female) in the CPP over seven months. By the second follow-up, a clinically meaningful improvement by one point in a 0- 10 scale was reported: up to 50% for pain; 48% for tiredness; 52% for drowsiness; 37% for nausea; 48% for lack of appetite; 35% for shortness of breath; 48% for depression; 37% for anxiety; 67% for wellbeing. Mean ESAS score improved significantly for tiredness (5.79 vs 4.76 vs 3.76, p- value 0.017); drowsiness (2.86 vs 1.97 vs 1.28, p-value 0.023); lack of appetite (3.95 vs 2.55 vs 1.72, p-value 0.004); and wellbeing (4.75 vs 3.29 vs 2.92, p-value <0.001). Mild side-effects not requiring suspension of treatment (i.e feeling light-headedness in the morning) were reported by 15.5% of patients at 1st follow-up and 14.8% at 2nd follow-up.Conclusion: Cannabis treatment seems to positively impact symptom burden in cancer patients, with clinically and statistically significant improvements in wellbeing, tiredness, drowsiness and lack of appetite.

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)0,002
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations0
Publié2017
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