What do we know about the pharmacotheraputic management of insomnia in cannabis withdrawal: A systematic review
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».