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Enregistrement W2912652643 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjy222.572

P448 Cannabis and cannabinoids for the treatment of inflammatory bowel disease: a systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2912652643 sur OpenAlexaboutno aff
Benthe H. Doeve, F van Schaik, Maartje van de Meeberg, H Fidder

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicineRelative riskRandomized controlled trialConfidence intervalCochrane LibraryPublication biasStudy heterogeneityMEDLINECannabisStrictly standardized mean differenceInflammatory bowel diseaseSystematic reviewDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory bowel disease (IBD) patients increasingly use complementary and alternative medicine such as cannabis and/or cannabinoids. Cannabinoids may have anti-inflammatory properties through interaction with the endocannabinoid system. We performed a systematic review with meta-analysis to assess the efficacy of cannabi(noid)s in treating IBD. We included randomised controlled trials (RCTs) and non-randomised studies (NRSs) analysing IBD patients of any age using cannabi(noid)s. Two reviewers searched MEDLINE, Embase and CENTRAL until 19 July 2018. A data extraction sheet included study characteristics, patient characteristics, intervention details, and disease activity scores. We assessed risk of bias with the Cochrane Risk of Bias tool and the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Revman 5.3 computed relative risks (RR), mean differences (MD), and standardised mean differences (SMD) with a 95% confidence interval (95% CI) using the random-effects model. For the meta-analyses, only RCTs were included. The search identified 571 records of which 9 NRSs and 4 RCTs were eligible for inclusion. The meta-analysis included 100 randomised participants. Risk of bias was moderate to high. Cannabi(noid)s were not effective in inducing remission (RR = 1.29, 95% CI = 0.68–2.47; see figure). Statistical heterogeneity was low (I2 = 0%, p = 0.40). However, average disease activity score in the intervention group (SMD = 1.47, 95% CI = 1.00–1.94) was significantly different from the average disease activity score in the control group (SMD = 0.71, 95% CI = 0.31–1.15; p = 0.02, I2 = 81%). Effect on CRP and calprotectin was not significant (MD=0.50, 95% CI = −1.87–2.86; MD=−31, 95% CI = −162–101). Abdominal pain, general well-being, nausea, diarrhoea and poor appetite all improved with cannabi(noid)s on Likert-scales. Baseline quality of life was lower in patients using cannabis amongst cohort studies (MD = −0.64; 95% CI = −0.92 to −0.36) but improved significantly with cannabi(noid)s in a prospective NRS and two RCTs. Cannabi(noid)s seem ineffective in inducing remission in patients with IBD. However, IBD patients may benefit from cannabi(noid)s by improvement of symptoms and quality of life. Although statistical heterogeneity was low, studies were heterogeneous regarding patients and intervention and mostly included small numbers of patients. Larger uniform studies are needed. Additionally, the most effective formulation and dose as well as safety of cannabi(noid)s have to be further elucidated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,041
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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