Consensus-Based Recommendations for Titrating Cannabinoids and Tapering Opioids for Chronic Pain Control
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Opioid misuse and overuse has contributed to a widespread overdose crisis and many patients and physicians are considering medical cannabis to support opioid tapering and chronic pain control. Using a five-step modified Delphi process, we aimed to develop consensus-based recommendations on: 1) when and how to safely initiate and titrate cannabinoids in the presence of opioids, 2) when and how to safely taper opioids in the presence of cannabinoids, and 3) how to monitor patients and evaluate outcomes when treating with opioids and cannabinoids. Results: In patients with chronic pain taking opioids not reaching treatment goals, there was consensus that cannabinoids may be considered for patients experiencing or displaying opioid-related complications, despite psychological or physical interventions. There was consensus observed to initiate with a CBD-predominant oral extract in the daytime and consider adding THC. When adding THC, start with 0.5–3 mg, and increase by 1–2 mg once or twice weekly up to 30–40 mg/day. Initiate opioid tapering when the patient reports a minor/major improvement in function, seeks less as-needed medication to control pain, and/or the cannabis dose has been optimized. The opioid tapering schedule may be 5%–10% of the morphine equivalent dose (MED) every 1 to 4 weeks. Clinical success could be defined by an improvement in function/quality of life, a ≥ 30% reduction in pain intensity, a ≥ 25% reduction in opioid dose, a reduction in opioid dose to < 90 mg MED, and/or reduction in opioid-related adverse events. Conclusions: This five-stage modified Delphi process led to the development of consensus-based recommendations surrounding the safe introduction and titration of cannabinoids in concert with tapering opioids.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,227 | 0,322 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».