Medical Marijuana Effects in Movement Disorders, Focus on Huntington Disease; A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to comprehensively evaluate the effects of medical marijuana on symptoms that are relevant to movement disorders with a focus on Huntington disease (HD). METHODS: A systematic review by literature search through PubMed and EBSCO electronic databases was conducted for relevant studies reported after 2002 on the effects of medical marijuana or cannabis use on tremor, spasm, spasticity, chorea, sleep quality and HD-specific rating scales. Study selection, quality assessment and data extraction was performed by three reviewers. Outcome measures were changes in psychomotor, and sleep related symptoms. The methodological quality of the included studies was evaluated. Results: A total of 22 studies were reviewed. There was strong evidence for significant improvement in the neurologic symptoms of spasms, tremors, spasticity, chorea, and quality of sleep following treatment with medical marijuana. Analysis of specific motor symptoms revealed significant improvement after treatment in tremors and rigidity. Furthermore, all pretreatment and post-treatment measures indicated a significant increase in average number of hours slept. CONCLUSION: Larger scale studies are warranted to test the benefits of medical marijuana in HD patients. In the meanwhile, clinicians may consider prescribing medical marijuana as part of their strategy for better symptomatic treatment of patients with HD.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».