Medical Cannabis for Chronic Noncancer Pain: A Systematic Review of Health Care Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Medical cannabis for patients with chronic noncancer pain (CNCP) has been the focus of numerous health care recommendations. We conducted a systematic review to identify and summarize the currently available evidence-based recommendations. Methods: We searched MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, the Cochrane database of systematic reviews, and websites for clinical guidelines and recommendations. We summarized the type of the publications, developers, approach of health care recommendation development, year and country of publication, and conditions that were addressed. We categorized the direction and strength of each recommendation. Results: = 11, 92%) of the included recommendations were based on both a systematic review of the best evidence and expert consensus. All the included publications provided a recommendation supporting medical cannabis for CNCP in general and for the specific conditions of neuropathic pain, chronic pain in people living with Human Immunodeficiency Virus (HIV), and chronic abdominal pain, with detailed information sharing and comprehensive consideration of a patient's own values and preferences. Conclusion: Clinicians can attend to the guidance currently offered, being aware that only weak recommendations are available for medical cannabis in patients with CNCP, as a third- or fourth-line therapy. Detailed discussions with patients regarding the benefits in reducing pain and potential adverse effects are required before its prescription.
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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 | 0,033 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».