Risks of harm with cannabinoids, cannabis, and cannabis-based medicine for pain management relevant to patients receiving pain treatment: protocol for an overview of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With the increasing availability of cannabis and cannabinoids and their potential utility for pain treatment, there is a growing need to evaluate the risk-benefit considerations of cannabinoids for the management of pain. As part of the IASP Cannabis and Cannabinoids Task Force, this protocol describes a planned overview of systematic reviews summarizing the risks of harm with cannabinoids that are relevant to patients receiving pain treatment. METHODS: This overview will involve literature searches of several databases and a defined search strategy that will target systematic reviews or meta-analyses of cannabinoids where harms are the primary focus. Data extraction will include various features of the cannabinoid(s) and the harm(s) being studied as well as other methodological features of each included systematic review. Methodological quality of each included review will be assessed using AMSTAR-2 as well as compliance with the PRISMA harms checklist. Prospero registration pending. DISCUSSION: The broad overview of reviews defined by this protocol is expected to synthesize available good quality evidence of harms that will help inform risk-benefit considerations about the use of cannabinoids for pain management.
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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 | 0,080 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,012 |
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 ».