Medical cannabis and cannabinoids for impaired sleep: a systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,072 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,078 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle