Clinical Outcome Data of First Cohort of Chronic Pain Patients Treated With Cannabis‐Based Sublingual Oils in the United Kingdom: Analysis From the UK Medical Cannabis Registry
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis-based medicinal products (CBMPs) are an emerging therapeutic option in the management of primary chronic pain, using the role of the endocannabinoid system in modulating central and peripheral pain processes. Despite promising preclinical data, there is a paucity of high-quality evidence to support the use of CBMPs for chronic pain. This study aimed to investigate the health-related quality-of-life outcomes of patients with chronic pain who were prescribed CBMP oil preparations (Adven, Curaleaf International, Guernsey, UK). This study is a case series of patients from the UK Medical Cannabis Registry, who were treated with CBMP oils for an indication of chronic pain. The primary outcomes were the changes in Brief Pain Inventory short form, Short-Form McGill Pain Questionnaire-2, Visual Analog Scale Pain, General Anxiety Disorder-7, Sleep Quality Scale, and EQ-5D-5L, at 1, 3, and 6 months. One hundred ten patients were included. Significant improvements in Sleep Quality Scale, EQ-5D-5L pain and discomfort subscale, and Brief Pain Inventory Interference Subscale (P < .05) at 1, 3, and 6 months were demonstrated. There were no notable differences between cannabis-naïve and previous cannabis users in quality-of-life outcomes. The adverse event incidence was 30.0%, with most (n = 58; 92.1%) adverse events being mild or moderate in intensity. Treatment of chronic pain with Adven CBMP oils was associated with an improvement in pain-specific outcomes, health-related quality of life, and self-reported sleep quality. Relative safety was demonstrated over medium-term prescribed use. While these findings must be treated with caution considering the limitations of study design, they can inform future clinical trials.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».