Effect of medical cannabis on thermal quantitative measurements of pain in patients with Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabis can alleviate pain of various etiologies. This study assessed the effect of cannabis on motor symptoms and pain parameters in patients with Parkinson's disease (PD). METHODS: Twenty patients with PD who were licensed to use cannabis underwent evaluation before and 30 min after cannabis consumption and again after long-term use. Motor function was assessed with the Unified PD Rating scale (UPDRS) by two raters, one blinded. Pain was assessed with the Pain Rating Index (PRI) and Visual Analogue Scale (VAS) of the short-form McGill Pain Questionnaire. Thermal quantitative sensory testing (QST) was performed in 18 patients. The two consecutive QST measurements were validated in 12 cannabis-naïve patients with PD. RESULTS: There was a significant decrease from baseline to 30 min after cannabis consumption in mean motor UPDRS score (38.1 ± 18 to 30.4 ± 15.6, p < 0.0001), total PRI (27 ± 13.5 to 9.7 ± 11, p = 0.001), and VAS score (6.4 ± 2.8 to 3.6 ± 3.1, p = 0.0005). Mean cold pain threshold decreased significantly in the more affected limb, but only after exclusion of two patients who consumed cannabis by vaporizer rather than smoking (19.5 ± 5.2 to 15.6 ± 8.7 °C, p = 0.02). After long-term (median 14 weeks) exposure, mean heat pain threshold decreased significantly in the more affected limb in all treated patients (43.6 ± 3.5 to 40.9 ± 3.3 °C, p = 0.05) and in cannabis smokers (43.7 ± 3.6 to 40.3 ± 2.5 °C, p = 0.008). CONCLUSIONS: Cannabis improved motor scores and pain symptoms in PD patients, together with a dissociate effect on heat and cold pain thresholds. Peripheral and central pathways are probably modulated by cannabis. SIGNIFICANCE: Quantitative sensory test results are significantly altered following cannabis consumption in patients with PD. Cannabis probably acts on pain in PD via peripheral and central pathways.
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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 | 0,020 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».