Systematic Review and Meta-analysis of Cannabis Treatment for Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Cannabis preparations have been used as a remedy for thousands of years in traditional medicine. Clinical use of cannabinoid substances is restricted, due to legal and ethical reasons, as well as limited evidence showing benefits. OBJECTIVE: To assess the efficacy and harms of cannabis preparations in the treatment of chronic pain. DESIGN: Systematic review and meta-analysis of double-blind randomized controlled trials that compared any cannabis preparation to placebo among subjects with chronic pain. An electronic search was made in Medline/Pubmed, Embase, and The Cochrane Controlled Trials Register (TRIALS CENTRAL) of all literature published until February 2008, as well as specific web pages devoted to cannabis. Studies were cross-checked, selected, and assessed. RESULTS: Eighteen trials were included. The efficacy analysis (visual analog scales) displayed a difference in standardized means in favor of the cannabis arm of -0.61 (-0.84 to -0.37), with statistical homogeneity (I(2) = 0.0%; P = 0.50). For the analysis of harms, the following Odds Ratios (OR) and number needed to harm (NNH) were obtained: for events linked to alterations to perception, OR: 4.51 (3.05-6.66), NNH: 7 (6-9); for events affecting motor function, 3.93 (2.83-5.47), NNH: 5 (4-6); for events that altered cognitive function, 4.46 (2.37-8.37), NNH: 8 (6-12). CONCLUSIONS: Currently available evidence suggests that cannabis treatment is moderately efficacious for treatment of chronic pain, but beneficial effects may be partially (or completely) offset by potentially serious harms. More evidence from larger, well-designed trials is needed to clarify the true balance of benefits to harms.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».