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Enregistrement W3129859647 · doi:10.1186/s42238-021-00096-8

Cannabis against chronic musculoskeletal pain: a scoping review on users and their perceptions

2021· review· en· W3129859647 sur OpenAlexafffund
Daniela Furrer, Edeltraut Kröger, M. Marcotte, Nathalie Jauvin, Richard E. Bélanger, Mark A. Ware, Guillaume Foldes‐Busque, Michèle Aubin, Pierre Pluye, Clermont E. Dionne

Notice bibliographique

RevueJournal of Cannabis Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleHôpital du Saint-SacrementCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité LavalMcGill UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéRéseau québécois de recherche sur le vieillissementUniversité Laval
Mots-clésMusculoskeletal painChronic painCannabisMedicinePerceptionPhysical therapyPain perceptionPsychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic musculoskeletal pain (CMP) may lead to reduced physical function and is the most common cause of chronic non-cancer pain. Currently, the pharmacotherapeutic options against CMP are limited and frequently consist of pain management with non-steroidal anti-inflammatories, gabapentinoids, or opioids, which carry major adverse effects. Although the effectiveness of medical cannabis (MC) for CMP still lacks solid evidence, several patients suffering from it are exploring this therapeutic option with their physicians. OBJECTIVES: Little is known about patients' perceptions of their MC treatment for CMP. We aimed to increase this knowledge, useful for healthcare professionals and patients considering this treatment, by conducting a scoping literature review, following guidance by Arksey and O'Malley, to describe the views and perceptions of adult patients who had consumed MC to relieve chronic CMP. METHODS: Databases (PUBMED, EMBASE, Web of Science) and websites were searched using combinations of controlled and free vocabulary. All studies and study designs reporting on patients' perceptions regarding MC against CMP were considered. Studies had to include adult patients reporting qualitatively or quantitatively, i.e., through questionnaires, on MC use to treat CMP or other non-cancer pain, since studies reporting exclusively on perceptions regarding CMP were very rare. Study characteristics were extracted and limitations of the study quality were assessed. The review includes patients' demographic characteristics, patterns of MC use, perceived positive and negative effects, use of alcohol or other drugs, reported barriers to CM use, and funding sources of the studies. RESULTS: Participants of the 49 included studies reported that MC use helped them to reduce CMP and other chronic non-cancer pain, with only minor adverse effects, and some reported improved psychological well-being. In the included studies, men represent between 18 and 88% of the subjects. The mean age of participants in these studies (42/49) varied between 28.4 and 62.8 years old. The most common route of administration is inhalation. CONCLUSION: MC users suffering from CMP or other chronic non-cancer pain perceived more benefits than harms. However, the information from these studies has several methodological limitations and results are exploratory. These user-reported experiences must thus be examined by well-designed and methodologically sound clinical or observational studies, particularly regarding CMP, where reports are very scarce.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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