The Therapeutic Potential and Usage Patterns of Cannabinoids in People with Spinal Cord Injuries: A Systematic 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
BACKGROUND: People with spinal cord injuries (SCI) commonly experience pain and spasticity; limitations of current treatments have generated interest in cannabis as a possible therapy. OBJECTIVES: We conducted this systematic review to: 1) examine usage patterns and reasons for cannabinoid use, and 2) determine the treatment efficacy and safety of cannabinoid use in people with SCI. METHODS: PubMed, Embase, Web of Science and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature databases were queried for keywords related to SCI and cannabinoids. RESULTS: 7,232 studies were screened, and 34 were included in this systematic review. Though 26 studies addressed cannabinoid usage, only 8 investigated its therapeutic potential on outcomes such as pain and spasticity. The most common method of use was smoking. Relief of pain, spasticity and recreation were the most common reasons for use. A statistically significant reduction of pain and spasticity was observed with cannabinoid use in 83% and 100% of experimental studies, respectively. However, on examination of randomized control trials (RCTs) alone, effect sizes ranged from - 0.82 to 0.83 for pain and -0.95 to 0.09 for spasticity. Cannabinoid use was associated with fatigue and cognitive deficits. CONCLUSION: Current evidence suggests that cannabinoids may reduce pain and spasticity in people with SCI, but its effect magnitude and clinical significance are unclear. Existing information is lacking on optimal dosage, method of use, composition and concentration of compounds. Long-term, double-blind, RCTs, assessing a wider range of outcomes should be conducted to further understand the effects of cannabinoid use in people with SCI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle