Systematic review of systematic reviews for medical cannabinoids: Pain, nausea and vomiting, spasticity, and harms.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effects of medical cannabinoids on pain, spasticity, and nausea and vomiting, and to identify adverse events. DATA SOURCES: MEDLINE, the Cochrane Database, and the references of included studies were searched. STUDY SELECTION: Systematic reviews with 2 or more randomized controlled trials (RCTs) that focused on medical cannabinoids for pain, spasticity, or nausea and vomiting were included. For adverse events, any meta-analysis for the conditions listed or of adverse events of cannabinoids was included. SYNTHESIS: ≤ .03), with larger and longer RCTs finding no benefit. Meta-analysis of 4 RCTs found a positive global impression of change in spasticity (RR = 1.45, 95% CI 1.08 to 1.95, NNT = 7). Other results were not consistently statistically significant, but when positive, a 30% or more improvement in spasticity had an NNT of 10. Meta-analysis of 7 RCTs for control of nausea and vomiting after chemotherapy found an RR of 3.60 (95% CI 2.55 to 5.09) with an NNT of 3. Adverse effects caused more patients to stop treatment (number needed to harm [NNH] of 8 to 22). Individual adverse events were very common, including dizziness (NNH = 5), sedation (NNH = 5), confusion (NNH = 15), and dissociation (NNH = 20). "Feeling high" was reported in 35% to 70% of users. The GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) evaluation reduced evidence ratings of benefit to low or very low. CONCLUSION: There is reasonable evidence that cannabinoids improve nausea and vomiting after chemotherapy. They might improve spasticity (primarily in multiple sclerosis). There is some uncertainty about whether cannabinoids improve pain, but if they do, it is neuropathic pain and the benefit is likely small. Adverse effects are very common, meaning benefits would need to be considerable to warrant trials of therapy.
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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 | 0,013 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».