Medicinal cannabis in children and adolescents with autism spectrum disorder: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental condition estimated to affect 1 in 66 children in Canada and 1 in 270 individuals worldwide. As effective therapies for the management of ASD core and associated symptoms are limited, parents are increasingly turning to clinicians for advice regarding the use of medicinal cannabis to manage behavioural disturbances. OBJECTIVE: The objective of this scoping review was to identify and map symptoms, outcomes and adverse events related to medicinal cannabis treatment for ASD-related behaviours. METHODS: Ovid MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycInfo, Web of Science Core Collection, Google Scholar and grey literature sources were searched up to 5 January 2020 for studies. Included studies met the following criteria: (1) investigate the use of medicinal cannabis, (2) at least 50% participants had ASD, (3) at least 50% of the study population was 0-18 years old and (4) any study design (published or unpublished). RESULTS: We identified eight completed and five ongoing studies meeting the inclusion criteria. All studies reported substantial behaviour and symptom improvement on medicinal cannabis, with 61% to 93% of subjects showing benefit. In the three studies reporting on concomitant psychotropic medication usage and with cannabis use, up to 80% of participants observed a reduction in concurrent medication use. Adverse events related to cannabis use were reported in up to 27% of participants related, and two participants had psychotic events. CONCLUSIONS: Early reports regarding medicinal cannabis in paediatric ASD symptom management are presented as positive; the evidence, however, is limited to very few retrospective cohort and observational studies. Evidence of safety and efficacy from prospective clinical trials is needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».