Potential Impact Of Medical Cannabis Treatment On Common Symptoms Improvement Using The Edmonton Symptom Assessment Scale Among Cancer Patients In Quebec – Canada : Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».