Cannabinoids for the Neuropsychiatric Symptoms of Dementia: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2016, the global number of individuals living with dementia was 43.8 million, representing a 117% increase from 1990-mainly due to increases in aging and population growth. Up to 90% of individuals with dementia experience neuropsychiatric symptoms (NPS). However, the limitations of current treatments for NPS have drivent he search for safer pharmacotherapies-including cannabinoids. AIM: To assess the efficacy and acceptability of cannabinoids for the treatment of NPS in individuals with dementia. DESIGN: Systematic review and meta-analysis of clinical trials. SETTING AND PARTICIPANTS: = 1). MEASUREMENT: Titles/abstracts were independently screened by one reviewer and reviewed by a second. Full-text screening was by two reviewers with discrepancies resolved via a third reviewer. We extracted data on the standardized mean difference (SMD) for several NPS instruments, trial completion, and adverse events. Data were pooled using random-effects models. FINDINGS: Cannabinoids led to significant improvements across NPS instruments, including the Cohen Mansfield Agitation Inventory (SMD = -0.80; 95% confidence interval [CI], -1.45 to -0.16), the Neuropsychiatric Inventory (SMD = -0.61; CI, -1.07 to -0.15), and nocturnal actigraphy (SMD = -1.05; CI, -1.56 to -0.54h). Cannabinoids were well-tolerated, with an overall trial completion rate of 93% (193/205) and no serious treatment-related adverse events. Treatment efficacy was associated with baseline dementia severity and dose, but not dementia subtype, age, or sex. The overall study quality was rated as low. CONCLUSIONS: There is preliminary evidence for the efficacy and tolerability of cannabinoids as treatments for NPS. Population-based studies are needed to characterize their real-world effectiveness and acceptability.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».