Cannabinoids in the Management of Acute Pain: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To synthesize the best evidence surrounding the efficacy of cannabinoids for acute pain in the clinical setting based on subjective pain scores and observed adverse effects. Design: Systematic review with meta-analysis. Data Sources: PubMed, Embase, Cochrane Databases, and Google Scholar. Eligibility Criteria: English-language randomized-controlled clinical trials comparing cannabinoids with placebo in patients with acute pain. Data Extraction and Synthesis: Study quality was assessed using the Cochrane risk of bias tool. All stages were conducted independently by a team of three reviewers. Data were pooled through meta-analysis and stratified by route of administration. Primary Outcomes and Measures: Patient-reported pain and adverse events (AEs). Results: Six trials (678 participants) were included examining oral (5 trials) and intramuscular (1 trial) cannabinoids. Overall, there was a small but statistically significant treatment effect favoring the use of cannabinoids over placebo (−0.90, 95% confidence interval [CI] −1.69 to −0.1, i 2 =65%, p =0.03). When stratified by route of administration, intramuscular cannabinoids were found to have a significant reduction in pain relative to placebo (−2.98, 95% CI −4.09 to −1.87, i 2 =0%, p <0.0001). No difference in effect was observed between oral cannabinoids and placebo (−0.21, 95% CI −0.64 to 0.22, i 2 =3%, p =0.34). Serious AEs were rare, and similar across the cannabinoid (14/374, 3.7%) and placebo groups (8/304, 2.6%). Conclusions: There is low-quality evidence indicating that cannabinoids may be a safe alternative for a small but significant reduction in subjective pain score when treating acute pain, with intramuscular administration resulting in a greater reduction relative to oral. Higher quality, long-term randomized-controlled trials examining whether there may be a role for cannabinoids in treating acute pain are required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».