Medical cannabis and cannabinoids for impaired sleep: a systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: We conducted a systematic review to explore the effectiveness of medical cannabis for impaired sleep. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, and PsychINFO to January 2021 for randomized trials of medical cannabis or cannabinoids for impaired sleep vs. any non-cannabis control. When possible, we pooled effect estimates for all patient-important sleep-related outcomes and used the GRADE approach to appraise the certainty of evidence. RESULTS: Thirty-nine trials (5100 patients) were eligible for review, of which 38 evaluated oral cannabinoids and 1 administered inhaled cannabis. The median follow-up was 35 days, and most trials (33 of 39) enrolled patients living with chronic cancer or noncancer chronic pain. Among patients with chronic pain, moderate certainty evidence found that medical cannabis probably results in a small improvement in sleep quality versus placebo (modeled risk difference [RD] for achieving the minimally important difference [MID], 8% [95% CI, 3 to 12]). Moderate to high certainty evidence shows that medical cannabis vs. placebo results in a small improvement in sleep disturbance for chronic non-cancer pain (modeled RD for achieving the MID, 19% [95% CI, 11 to 28]) and a very small improvement in sleep disturbance for chronic cancer pain (weighted mean difference of -0.19 cm [95%CI, -0.36 to -0.03 cm]; interaction p = .03). Moderate to high certainty evidence shows medical cannabis, versus placebo, results in a substantial increase in the risk of dizziness (RD 29% [95%CI, 16 to 50], for trials with ≥3 months follow-up), and a small increase in the risk of somnolence, dry mouth, fatigue, and nausea (RDs ranged from 6% to 10%). CONCLUSION: Medical cannabis and cannabinoids may improve impaired sleep among people living with chronic pain, but the magnitude of benefit is likely small.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».