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Enregistrement W3168645617 · doi:10.1101/2021.05.27.21257921

Long-term and serious harms of medical cannabis and cannabinoids for chronic pain: A systematic review of non-randomized studies

2021· review· en· W3168645617 sur OpenAlexaff
Dena Zeraatkar, Matthew Cooper, Arnav Agarwal, Robin W.M. Vernooij, Gareth Leung, Kevin Loniewski, Jared Dookie, Muhammad Muneeb Ahmed, Brian Y. Hong, Chris J. Hong, Patrick Jiho Hong, Rachel Couban, Thomas Agoritsas, Jason W. Busse

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensWestern UniversitySeneca PolytechnicYork UniversityUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCannabisAdverse effectDiscontinuationChronic painSystematic reviewMEDLINERandomized controlled trialCochrane LibraryPsychiatryEffects of cannabisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To establish the risk and prevalence of long-term and serious harms of medical cannabis and cannabinoids for chronic pain. Design Systematic review and meta-analysis. Data sources MEDLINE, EMBASE, PsycInfo, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) from inception to April 1, 2020. Study selection Non-randomized studies reporting on harms of medical cannabis or cannabinoids in people living with chronic pain with ≥4 weeks of follow-up. Data extraction and synthesis A parallel guideline panel provided input on the design and interpretation of the systematic review, including selection of adverse events for consideration. Two reviewers, working independently and in duplicate, screened the search results, extracted data, and assessed risk of bias. We used random-effects models for all meta-analyses and the GRADE approach to evaluate the certainty of evidence. Results We identified 39 eligible studies that enrolled 12,143 patients with chronic pain. Very low certainty evidence suggests that adverse events are common (prevalence: 26.0%; 95% CI 13.2 to 41.2) among users of medical cannabis or cannabinoids for chronic pain, particularly any psychiatric adverse events (prevalence: 13.5%; 95% CI 2.6 to 30.6). However, very low certainty evidence indicates serious adverse events, adverse events leading to discontinuation, cognitive adverse events, accidents and injuries, and dependence and withdrawal syndrome are uncommon and typically occur in fewer than one in 20 patients. We compared studies with <24 weeks and ≥ 24 weeks cannabis use and found more adverse events reported among studies with longer follow-up (test of interaction p < 0.01). Palmitoylethanolamide was usually associated with few to no adverse events. We found insufficient evidence addressing the harms of medical cannabis compared to other pain management options, such as opioids. Conclusions There is very low certainty evidence that adverse events are common among people living with chronic pain who use medical cannabis or cannabinoids, but that few patients experience serious adverse events. Future research should compare long-term and serious harms of medical cannabis with other management options for chronic pain, including opioids. Systematic review registration https://osf.io/25bxf What is already known on this topic Medical cannabis and cannabinoids are increasingly used for the management of chronic pain. Clinicians and patients considering medical cannabis or cannabinoids as a treatment option for chronic pain require evidence on benefits and harms, including long-term and serious adverse events to make informed decisions. What this study adds Very low certainty evidence suggests that adverse events are common among people living with chronic pain who use medical cannabis or cannabinoids, including psychiatric adverse events, though serious adverse events, adverse events leading to discontinuation, cognitive adverse events, accidents and injuries, and dependence and withdrawal syndrome are uncommon. There is insufficient evidence comparing the harms of medical cannabis or cannabinoids to other pain management options, such as 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 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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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