International Association for the Study of Pain Presidential Task Force on Cannabis and Cannabinoid Analgesia: research agenda on the use of cannabinoids, cannabis, and cannabis-based medicines for pain management
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The President of the International Association for the Study of Pain established a task force on cannabis and cannabinoid analgesia to systematically examine the evidence on (1) analgesic pharmacology of cannabinoids and preclinical evidence on their efficacy in animal models of injury-related or pathological persistent pain; (2) the clinical efficacy of cannabis, cannabinoids, and cannabis-based medicines for pain; (3) harms related to long-term use of cannabinoids; as well as (4) societal issues and policy implications related to the use of these compounds for pain management. Here, we summarize key knowledge gaps identified in the task force outputs and propose a research agenda for generating high-quality evidence on the topic. The systematic assessment of preclinical and clinical literature identified gaps in rigor of study design and reporting across the translational spectrum. We provide recommendations to improve the quality, rigor, transparency, and reproducibility of preclinical and clinical research on cannabis and cannabinoids for pain, as well as for the conduct of systematic reviews on the topic. Gaps related to comprehensive understanding of the endocannabinoid system and cannabinoid pharmacology, including pharmacokinetics and drug formulation aspects, are discussed. We outline key areas where high-quality clinical trials with cannabinoids are needed. Remaining important questions about long-term and short-term safety of cannabis and cannabinoids are emphasized. Finally, regulatory, societal, and policy challenges associated with medicinal and nonmedicinal use of cannabis are highlighted, with recommendations for improving patient safety and reducing societal harms in the context of pain management.
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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 | 0,029 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».