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Enregistrement W3198254215 · doi:10.1136/bmj.n1034

Medical cannabis or cannabinoids for chronic non-cancer and cancer related pain: a systematic review and meta-analysis of randomised clinical trials

2021· review· en· W3198254215 sur OpenAlexafffund
Li Wang, Patrick Jiho Hong, Curtis May, Yasir Rehman, Yvgeniy Oparin, Chris J. Hong, Brian Y. Hong, Mahmood AminiLari, Lucas Gallo, Alka Kaushal, Samantha Craigie, Rachel Couban, Elena Kum, Harsha Shanthanna, Ira M. Price, Suneel Upadhye, Mark A. Ware, Fiona Campbell, Rachelle Buchbinder, Thomas Agoritsas, Jason W. Busse

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of ManitobaSickKids FoundationUniversity of TorontoMcMaster UniversityHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityImpact
Organismes subventionnairesUniwersytet Śląski w KatowicachChronic Pain Centre of Excellence for Canadian VeteransŚląski Uniwersytet Medyczny w KatowicachMedical Research CouncilRadboud UniversiteitCanadian Institutes of Health ResearchRadboud Universitair Medisch CentrumNational Health and Medical Research CouncilMcMaster University
Mots-clésMeta-analysisCancerCannabisMedicineClinical trialSystematic reviewAlternative medicineChronic painMEDLINEPsychiatryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the benefits and harms of medical cannabis and cannabinoids for chronic pain. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE, AMED, PsycInfo, CENTRAL, CINAHL, PubMed, Web of Science, Cannabis-Med, Epistemonikos, and trial registries up to January 2021. STUDY SELECTION: Randomised clinical trials of medical cannabis or cannabinoids versus any non-cannabis control for chronic pain at ≥1 month follow-up. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Paired reviewers independently assessed risk of bias and extracted data. We performed random-effects models meta-analyses and used GRADE to assess the certainty of evidence. RESULTS: A total of 32 trials with 5174 adult patients were included, 29 of which compared medical cannabis or cannabinoids with placebo. Medical cannabis was administered orally (n=30) or topically (n=2). Clinical populations included chronic non-cancer pain (n=28) and cancer related pain (n=4). Length of follow-up ranged from 1 to 5.5 months. Compared with placebo, non-inhaled medical cannabis probably results in a small increase in the proportion of patients experiencing at least the minimally important difference (MID) of 1 cm (on a 10 cm visual analogue scale (VAS)) in pain relief (modelled risk difference (RD) of 10% (95% confidence interval 5% to 15%), based on a weighted mean difference (WMD) of -0.50 cm (95% CI -0.75 to -0.25 cm, moderate certainty)). Medical cannabis taken orally results in a very small improvement in physical functioning (4% modelled RD (0.1% to 8%) for achieving at least the MID of 10 points on the 100-point SF-36 physical functioning scale, WMD of 1.67 points (0.03 to 3.31, high certainty)), and a small improvement in sleep quality (6% modelled RD (2% to 9%) for achieving at least the MID of 1 cm on a 10 cm VAS, WMD of -0.35 cm (-0.55 to -0.14 cm, high certainty)). Medical cannabis taken orally does not improve emotional, role, or social functioning (high certainty). Moderate certainty evidence shows that medical cannabis taken orally probably results in a small increased risk of transient cognitive impairment (RD 2% (0.1% to 6%)), vomiting (RD 3% (0.4% to 6%)), drowsiness (RD 5% (2% to 8%)), impaired attention (RD 3% (1% to 8%)), and nausea (RD 5% (2% to 8%)), but not diarrhoea; while high certainty evidence shows greater increased risk of dizziness (RD 9% (5% to 14%)) for trials with <3 months follow-up versus RD 28% (18% to 43%) for trials with ≥3 months follow-up; interaction test P=0.003; moderate credibility of subgroup effect). CONCLUSIONS: Rapid Recommendation provides contextualised guidance based on this body of evidence. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: https://osf.io/3pwn2.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0270,038
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations285
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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