Opioid-sparing effects of medical cannabis or cannabinoids for chronic pain: a systematic review and meta-analysis of randomised and observational studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the efficacy and harms of adding medical cannabis to prescription opioids among people living with chronic pain. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: CENTRAL, EMBASE and MEDLINE. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Opioid dose reduction, pain relief, sleep disturbance, physical and emotional functioning and adverse events. STUDY SELECTION CRITERIA AND METHODS: We included studies that enrolled patients with chronic pain receiving prescription opioids and explored the impact of adding medical cannabis. We used Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation to assess the certainty of evidence for each outcome. RESULTS: Eligible studies included five randomised trials (all enrolling chronic cancer-pain patients) and 12 observational studies. All randomised trials instructed participants to maintain their opioid dose, which resulted in a very low certainty evidence that adding cannabis has little or no impact on opioid use (weighted mean difference (WMD) -3.4 milligram morphine equivalent (MME); 95% CI (CI) -12.7 to 5.8). Randomised trials provided high certainty evidence that cannabis addition had little or no effect on pain relief (WMD -0.18 cm; 95% CI -0.38 to 0.02; on a 10 cm Visual Analogue Scale (VAS) for pain) or sleep disturbance (WMD -0.22 cm; 95% CI -0.4 to -0.06; on a 10 cm VAS for sleep disturbance; minimally important difference is 1 cm) among chronic cancer pain patients. Addition of cannabis likely increases nausea (relative risk (RR) 1.43; 95% CI 1.04 to 1.96; risk difference (RD) 4%, 95% CI 0% to 7%) and vomiting (RR 1.5; 95% CI 1.01 to 2.24; RD 3%; 95% CI 0% to 6%) (both moderate certainty) and may have no effect on constipation (RR 0.85; 95% CI 0.54 to 1.35; RD -1%; 95% CI -4% to 2%) (low certainty). Eight observational studies provided very low certainty evidence that adding cannabis reduced opioid use (WMD -22.5 MME; 95% CI -43.06 to -1.97). CONCLUSION: CRD42018091098.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».