An Update of Current Cannabis-Based Pharmaceuticals in Pain Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis users have long reported therapeutic properties of the plant for a variety of conditions, some of which include nausea, emesis, seizures, cancer, neurogenic diseases and pain control. Research has elucidated many cannabinoid pharmacodynamic and pharmacokinetic properties, expanding the potential use of cannabinoids as a medical therapy. Due to the inconsistent delivery and control of the active components involved with smoking, pharmaceutical companies are investigating and prioritizing routes other than smoke inhalation for therapeutic use of cannabinoids. In this relatively new field of pharmaceutical development, ongoing drug development promises great benefit from targeted endocannabinoid receptor agonism. Available in Canada and Europe, nabiximols, a specific extract from the Cannabis plant, has demonstrated great benefit in the treatment of pain related to spasticity in multiple sclerosis, cancer and otherwise chronic pain conditions. The cannabidiol oral solution Epidiolex®, which is available in the USA, is indicated for management of refractory epilepsy but may offer therapeutic relief to chronic pain conditions as well. Current investigative drugs, such as those developed by Cara Therapeutics and Zynerba Pharmaceuticals, are synthetic cannabinoids which show promise to specifically target neuropsychiatric conditions and chronic pain symptoms such as neuropathy and allodynia. The objective of this review is to provide clinicians with an update of currently available and promising developmental cannabis pharmaceutical derivatives which may stand to greatly benefit patients with otherwise difficult-to-treat chronic conditions.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».