Medical cannabis&nbsp;‒&nbsp;the Canadian perspective<p class="MsoNormal">&nbsp;</p>
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis has been widely used as a medicinal agent in Eastern medicine with earliest evidence in ancient Chinese practice dating back to 2700 BC. Over time, the use of medical cannabis has been increasingly adopted by Western medicine and is thus a rapidly emerging field that all pain physicians need to be aware of. Several randomized controlled trials have shown a significant and dose-dependent relationship between neuropathic pain relief and tetrahydrocannabinol - the principal psychoactive component of cannabis. Despite this, barriers exist to use from both the patient perspective (cost, addiction, social stigma, lack of understanding regarding safe administration) and the physician perspective (credibility, criminality, clinical evidence, patient addiction, and policy from the governing medical colleges). This review addresses these barriers and draws attention to key concerns in the Canadian medical system, providing updated treatment approaches to help clinicians work with their patients in achieving adequate pain control, reduced narcotic medication use, and enhanced quality of life. This review also includes case studies demonstrating the use of medical marijuana by patients with neuropathic low-back pain, neuropathic pain in fibromyalgia, and neuropathic pain in multiple sclerosis. While significant preclinical data have demonstrated the potential therapeutic benefits of cannabis for treating pain in osteoarthritis, rheumatoid arthritis, fibromyalgia, and cancer, further studies are needed with randomized controlled trials and larger study populations to identify the specific strains and concentrations that will work best with selected cohorts.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,193 | 0,031 |
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 ».