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Enregistrement W2806207374 · doi:10.1186/s10194-018-0862-2

Patterns of medicinal cannabis use, strain analysis, and substitution effect among patients with migraine, headache, arthritis, and chronic pain in a medicinal cannabis cohort

2018· article· en· W2806207374 sur OpenAlexaff
Eric P. Baron, Philippe Lucas, Joshua Eades, Olivia Hogue

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Headache and Pain · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCannabisMigraineMedical prescriptionChronic painCohortCannabis DependenceOpioidEffects of cannabisInternal medicineCannabidiolPhysical therapyPsychiatryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medicinal cannabis registries typically report pain as the most common reason for use. It would be clinically useful to identify patterns of cannabis treatment in migraine and headache, as compared to arthritis and chronic pain, and to analyze preferred cannabis strains, biochemical profiles, and prescription medication substitutions with cannabis. METHODS: Via electronic survey in medicinal cannabis patients with headache, arthritis, and chronic pain, demographics and patterns of cannabis use including methods, frequency, quantity, preferred strains, cannabinoid and terpene profiles, and prescription substitutions were recorded. Cannabis use for migraine among headache patients was assessed via the ID Migraine™ questionnaire, a validated screen used to predict the probability of migraine. RESULTS: Of 2032 patients, 21 illnesses were treated with cannabis. Pain syndromes accounted for 42.4% (n = 861) overall; chronic pain 29.4% (n = 598;), arthritis 9.3% (n = 188), and headache 3.7% (n = 75;). Across all 21 illnesses, headache was a symptom treated with cannabis in 24.9% (n = 505). These patients were given the ID Migraine™ questionnaire, with 68% (n = 343) giving 3 "Yes" responses, 20% (n = 102) giving 2 "Yes" responses (97% and 93% probability of migraine, respectively). Therefore, 88% (n = 445) of headache patients were treating probable migraine with cannabis. Hybrid strains were most preferred across all pain subtypes, with "OG Shark" the most preferred strain in the ID Migraine™ and headache groups. Many pain patients substituted prescription medications with cannabis (41.2-59.5%), most commonly opiates/opioids (40.5-72.8%). Prescription substitution in headache patients included opiates/opioids (43.4%), anti-depressant/anti-anxiety (39%), NSAIDs (21%), triptans (8.1%), anti-convulsants (7.7%), muscle relaxers (7%), ergots (0.4%). CONCLUSIONS: Chronic pain was the most common reason for cannabis use, consistent with most registries. The majority of headache patients treating with cannabis were positive for migraine. Hybrid strains were preferred in ID Migraine™, headache, and most pain groups, with "OG Shark", a high THC (Δ9-tetrahydrocannabinol)/THCA (tetrahydrocannabinolic acid), low CBD (cannabidiol)/CBDA (cannabidiolic acid), strain with predominant terpenes β-caryophyllene and β-myrcene, most preferred in the headache and ID Migraine™ groups. This could reflect the potent analgesic, anti-inflammatory, and anti-emetic properties of THC, with anti-inflammatory and analgesic properties of β-caryophyllene and β-myrcene. Opiates/opioids were most commonly substituted with cannabis. Prospective studies are needed, but results may provide early insight into optimizing crossbred cannabis strains, synergistic biochemical profiles, dosing, and patterns of use in the treatment of headache, migraine, and chronic pain syndromes.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations173
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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