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Enregistrement W2759685049 · doi:10.1373/jalm.2017.023184

Medical Cannabis and Pain Management: How Might the Role of Cannabis Be Defined in Pain Medicine?

2018· article· en· W2759685049 sur OpenAlexaff
Amol Deshpande, Angela Mailis

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Applied Laboratory Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisPsychiatryEffects of cannabisPsychologyPerspective (graphical)Alternative medicineAddictionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does cannabis represent society's next major misstep in its unending quest to relieve suffering from persistent pain? Perhaps. But instead, imagine if science could harness medical cannabis, with its myriad of biologically active compounds, to produce chemotypes tailored to the physical and mental presentation of each pain patient. By doing so, could this “simple” plant embody the leading edge of precision pain medicine to produce maximal benefit with minimal risk? This notion may be hard to conceptualize at present, although many clinicians might have thought it equally unimaginable, if asked a decade ago, to ever envisage a peer-reviewed editorial such as this one discussing the medicinal merits of cannabis. To be clear, the journey over the next decade or more to exploit the impact of medicinal cannabis as an analgesic will be challenging. Its success, or failure, will be determined by the willingness to reconsider several currently well-established tenets of pain and cannabis. These shifts in perspective include acknowledging the significance of, initially phenotypic and ultimately genotypic, interindividual variability within pain; recognizing that our understanding of cannabis and the endocannabinoid system is still in its infancy; and utilizing methodologies beyond traditional scientific inquiry to elucidate the putative benefits and risks of cannabis. In short, it will take a readiness to rethink, …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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