Natural and Synthetic Cannabinoids for Agitation and Aggression in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This meta-analysis investigated the efficacy of cannabinoids on agitation and aggression in patients with Alzheimer's disease (AD). DATA SOURCES: Electronic records up to August 2018 were searched from MEDLINE, EMBASE, and PsycINFO. Search terms included Alzheimer's disease, agitation, aggression, and cannabinoids. STUDY SELECTION: Double-blind, placebo-controlled studies investigating the effect of cannabinoids on agitation in patients with AD were included. Of the 1,336 records returned, 123 were reviewed and 6 (N = 251 participants) were included. DATA EXTRACTION: Data on demographics, study setting, trial length, intervention, outcomes, and dropouts were extracted. RESULTS: There was no effect of cannabinoids as a group on agitation (standard mean difference: -0.69, P = .10), though there was significant heterogeneity (χ²₆ = 43.53, P < .00001, I² = 86%). There was a trend for greater difference in agitation with synthetic cannabinoids over tetrahydrocannabinol (χ²₁ = 3.05, P = .08). Cannabinoids had a larger effect on agitation with greater cognitive impairment (B = 0.27, t₆ = 2.93, P = .03). Cannabinoids did not change overall neuropsychiatric symptoms or body mass index (BMI). However, there was a significant difference in patients with a lower BMI compared to patients with a higher BMI (χ²₁ = 4.63, P = .03). Sedation was significantly greater with cannabinoids compared to placebo (risk ratio = 1.73, P = .04), but there were no differences in the occurrence of adverse events or dropouts due to an adverse event between treatment groups. CONCLUSIONS: The efficacy of cannabinoids on agitation and aggression in patients with AD remains inconclusive, though there may be a signal for a potential benefit of synthetic cannabinoids. Safety should be closely monitored as cannabinoid treatment was associated with increased sedation.
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 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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».