General risks of harm with cannabinoids, cannabis, and cannabis-based medicine possibly relevant to patients receiving these for pain management: an overview of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The growing demand for improved pain treatments together with expanding legalization of, and access to, cannabinoids, cannabis, and cannabis-based medicines has intensified the focus on risk-benefit considerations in pain management. Given limited harms data from analgesic clinical trials, we conducted an overview of systematic reviews focused on all harms possibly relevant to patients receiving cannabinoids for pain management. This PROSPERO-registered, PRISMA-compliant systematic overview identified 79 reviews, encompassing over 2200 individual reports about psychiatric and psychosocial harms, cognitive/behavioral effects, motor vehicle accidents, cardiovascular, respiratory, cancer-related, maternal/fetal, and general harms. Reviews, and their included studies, were of variable quality. Available evidence suggests variable associations between cannabis exposure (ranging from monthly to daily use based largely on self-report) and psychosis, motor vehicle accidents, respiratory problems, and other harms. Most evidence comes from settings other than that of pain management (eg, nonmedicinal and experimental) but does signal a need for caution and more robust harms evaluation in future studies. Given partial overlap between patients receiving cannabinoids for pain management and individuals using cannabinoids for other reasons, lessons from the crisis of oversupply and overuse of opioids in some parts of the world emphasize the need to broadly consider harms evidence from real-world settings. The advancement of research on cannabinoid harms will serve to guide optimal approaches to the use of cannabinoids for pain management. In the meantime, this evidence should be carefully examined when making risk-benefit considerations about the use of cannabinoids, cannabis, and cannabis-based medicine for chronic pain.
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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 | 0,017 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».