Examining the roles of cannabinoids in pain and other therapeutic indications: a review
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE OF THE FIELD: In recent times, our knowledge of cannabinoids and the endocannabinoid system has greatly advanced. With expanding knowledge, synthetic cannabinoids - including nabilone, dronabinol and a combination of synthetic Delta9-THC and cannabidiol - have been developed and tested for benefit in a variety of therapeutic indications. AREAS COVERED IN THIS REVIEW: The aim of this article is to provide a summative review of the vast amount of clinical trial data now available on these agents. WHAT THE READER WILL GAIN: To locate clinical trials for review, a literature search was performed using PubMed between the dates of 25 May and 30 June 2009. Search parameters were set to isolate only human randomized controlled trials (RCTs) published between 1990 and 2009. Keywords consistently used for each search include: cannabinoids, marijuana, THC, nabilone and dronabinol. Preferential selection was given to the best-designed trials, focusing on placebo-controlled, double-blind RCTs with the largest patient populations, if available. TAKE HOME MESSAGE: As efficacy and tolerability of these agents remain questionable, it is important that cannabinoids not be considered 'first-line' therapies for conditions for which there are more supported and better-tolerated agents. Instead, these agents could be considered in a situation of treatment failure with standard therapies or as adjunctive agents where appropriate.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».