Cannabis and glaucoma: A literature review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Primary open-angle glaucoma (POAG) is characterized by the loss of retinal ganglion cells secondary to optic neuropathy; increased intraocular pressure (IOP) may or may not be present. Many treatment options focus on decreasing IOP measurements to attempt to prevent progression of glaucoma. Our literature review addressed a relatively common question; if cannabis is effective for treating elevated IOP in patients with glaucoma. Objective: To evaluate the current evidence for the use of cannabis for reducing IOP in glaucoma. Methods: PubMed, Embase, and the Cochrane Database were searched along with references drawn from full text articles published before January 2018 for the best available evidence that met the inclusion criteria.Three authors independently evaluated and selected the articles that represented the best available evidence.The selected articles were chosen based on study methodology and the type of cannabis used for the treatment of glaucoma. Randomized Control Trials were preferred, although lacking. No studies directly compared cannabis to the current standard of care medications for lowering IOP. Results: Five randomized controlled trials were included as best available evidence although they used different routes of administration. All studies included compared cannabis to placebo. The studies evaluated showed a range of IOP lowering effects and side effects.Topical administration has shown conflicting results for the treatment of glaucoma.Conclusion:The many forms of cannabinoid administration have demonstrated variable levels of effectiveness. The variability of the studies indicates the need for more research. Specifically, larger sample sizes, and comparison of standardized cannabis to current standards of care instead of placebo are strongly encouraged.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle