An audit of patients currently using legally acquired cannabis as a means of managing chronic pain
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chronic pain constitutes a significant challenge to healthcare today. In Canada, it is estimated that it costs healthcare over $6 billion per year. This audit investigates the medically approved use of cannabis in the treatment of chronic pain in 29 patients at the Alan Edwards Pain Management Unit of the Montreal General Hospital (MGH). \n Methods: Twenty-nine patient charts were accessed at MGH. Relevant patient and usage information were collected from both patient charts and Marijuana Medical Access Regulations (MMAR) documents and compiled into a spreadsheet for analysis. \n Results: Information gathered from 19 males and 10 females revealed that chronic back pain was the most common cause of chronic pain. In addition to cannabis, 11 were currently taking prescribed narcotic medications, five were taking synthetic cannabinoids, and five were using over-the-counter medications. The remaining eight used cannabis alone as their primary means of managing pain. All patients reported improvements in pain after using cannabis. \n Conclusions: This audit suggests that cannabis can be effective at managing mild to moderate levels of pain in patients suffering from a variety of pathologies. Considering the economic, psychological and physical burden associated with pain, and the growing problem of prescribed narcotic dependency around the world, the need for further research into the uses of cannabis as an alternative method of pain management is clear.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».