What Is Known About Users Of Medical Cannabis Against Chronic Musculoskeletal Pain? A Scoping Review Of The Literature
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Chronic musculoskeletal pain (CMP) is one of the most common causes of chronic pain that leads to reduced physical function. Currently, the pharmacotherapeutic options against CMP are limited and consist mainly in pain management with gabapentinoids or with opioids, which may have major adverse effects. Although the effectiveness of cannabis for medical purposes (or “medical cannabis”, MC) in the treatment of chronic pain still lacks evidence, a number of patients suffering from CMP are exploring this new therapeutic option. Knowledge regarding MC users suffering from CMP is quite limited but necessary to guide prescribers and policy makers considering this treatment as well as researchers planning rigorous randomized clinical trials on the effectiveness of MC. Methods We conducted a scoping literature review to describe the views and perceptions of patients who had consumed MC to relieve CMP, including demographic characteristics, patterns of MC use and perceived positive, negative or adverse effects. Results Forty‐six studies were included in the present scoping review: 21 were conducted in the US, nine in Canada, ten in Europe, two in Australia, one in Israel, and three included data from several countries (up to 43) in Europe and North America. Our review shows that currently typical MC users are mainly young or middle‐aged men (mean age: 28–61), and the preferred form of use is smoking. A majority of the participants of included studies reported that MC use was helpful in reducing chronic pain with only minor adverse effects; in addition, they reported improved psychological well‐being. Conclusions Although the information described in the included studies is still exploratory, MC use seems, from the perspective of persistent MC users suffering from chronic pain, to produce more benefits than harms. Support or Funding Information This study was supported by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR). This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 | 0,009 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».