Smoked cannabis for spasticity in multiple sclerosis: a randomized, placebo-controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spasticity is a common and poorly controlled symptom of multiple sclerosis. Our objective was to determine the short-term effect of smoked cannabis on this symptom. METHODS: We conducted a placebo-controlled, crossover trial involving adult patients with multiple sclerosis and spasticity. We recruited participants from a regional clinic or by referral from specialists. We randomly assigned participants to either the intervention (smoked cannabis, once daily for three days) or control (identical placebo cigarettes, once daily for three days). Each participant was assessed daily before and after treatment. After a washout interval of 11 days, participants crossed over to the opposite group. Our primary outcome was change in spasticity as measured by patient score on the modified Ashworth scale. Our secondary outcomes included patients' perception of pain (as measured using a visual analogue scale), a timed walk and changes in cognitive function (as measured by patient performance on the Paced Auditory Serial Addition Test), in addition to ratings of fatigue. RESULTS: Thirty-seven participants were randomized at the start of the study, 30 of whom completed the trial. Treatment with smoked cannabis resulted in a reduction in patient scores on the modified Ashworth scale by an average of 2.74 points more than placebo (p < 0.0001). In addition, treatment reduced pain scores on a visual analogue scale by an average of 5.28 points more than placebo (p = 0.008). Scores for the timed walk did not differ significantly between treatment and placebo (p = 0.2). Scores on the Paced Auditory Serial Addition Test decreased by 8.67 points more with treatment than with placebo (p = 0.003). No serious adverse events occurred during the trial. INTERPRETATION: Smoked cannabis was superior to placebo in symptom and pain reduction in participants with treatment-resistant spasticity. Future studies should examine whether different doses can result in similar beneficial effects with less cognitive impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».