The role of cannabis in treating anxiety
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Cannabis use for medical purposes has become increasingly common, including as treatment for mental health disorders such as anxiety. Unfortunately, the evidence examining its use in mental health has been slow to evolve, but is emerging. Given the widespread use of cannabis, it is important for both clinicians and those who suffer with anxiety to understand the effects of cannabis on symptoms of anxiety. In this review, we present recent, available evidence from animal models, clinical trials, and survey studies and evaluate the contribution of these studies to the current understanding of the role of cannabis in treating anxiety. RECENT FINDINGS: In reviewing recent evidence, we observed significant inconsistencies across findings from preclinical studies. Large-scale surveys suggest that cannabis may be effective in reducing anxiety, however, these results stand in contrast to equivocal findings from clinical trials. SUMMARY: The literature evaluating the efficacy of cannabis in anxiety disorders is in its infancy. The survey data is generally positive. Although, while some animal studies posit cannabis constituents to have anxiolytic effects, others suggest the opposite or null results. Few new clinical trials have been conducted recently, and the extant trials have significant flaws in methodology. Although anecdotal evidence from survey studies, and a small signal found in animal studies and single-dose clinical trials provide early support that cannabis may be effective for alleviating anxiety, ultimately, the current evidence is equivocal. More high-quality clinical trials must be published before sound conclusions regarding the efficacy of cannabis for treating anxiety can be drawn.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».