What do we know about the pharmacotheraputic management of insomnia in cannabis withdrawal: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Sleep disturbance is one of the hallmarks of cannabis withdrawal. Studies have indicated that treatment of this key symptom may facilitate abstinence. In the present paper we aim to provide a systematic review of the extant literature on pharmacological management of sleep disturbance associated with cannabis withdrawal. METHOD: We conducted a systematic literature search across five electronic databases including PubMed, Psycinfo, MEDLINE, Cochrane review and Embase. Human studies using a pharmacological treatment for sleep disturbances associated with cannabis withdrawal were included. Review articles, case-series, open trials, posters, and editorials were excluded. RESULTS: Seventeen publications, involving 562 participants, were included in this review. Major limitations involved small sample size, high dropout rate, methodological limitations, and heterogeneity of participants. Most of the studies were at high risk of bias, further downgrading the level of evidence. A meta-analysis was not performed due to lack of quantitative data, marked heterogeneity and low quality of the included studies. CONCLUSION: There is not sufficient evidence for any of the reviewed treatment options. Methodological limitations in a majority of the studies rendered their findings preliminary. Of the twelve investigated pharmacological agents, Gabapentin, Lofexidine, Mirtazapine, Quetiapine, and Zolpidem showed some primary benefits for treatment of sleep difficulties associated with cannabis withdrawal; however, future prospective studies are required to confirm such results. SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: This review examines the current evidence for potential pharmacological options for treatment of cannabis withdrawal and associated sleep disturbance. It furthers our knowledge and provides groundwork for future research. (Am J Addict 2018;27:453-464).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle