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Enregistrement W3200298861 · doi:10.1177/02692163211045314

Cannabinoids for the treatment of refractory neuropathic pruritus in amyotrophic lateral sclerosis: A case report

2021· article· en· W3200298861 sur OpenAlexaff
Kelvin Lou, Shane Murphy, Clair Talbot

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathic painMedicineRiluzoleAmyotrophic lateral sclerosisRefractory (planetary science)NeuralgiaSide effect (computer science)AnesthesiaDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neuropathic symptoms have a wide variety of manifestations, ranging from pain to pruritus. Neuropathic pruritus is a type of chronic pruritus related to damaged small fibers. Cannabinoids have evidence to manage neuropathic symptoms. We present a case of refractory neuropathic pruritus that was successfully managed with the use of oral cannabinoids. CASE PRESENTATION: A 60-year-old male with amyotrophic lateral sclerosis with ongoing pruritus despite the use of standard neuropathic therapies. POSSIBLE COURSE OF ACTION: -methyl-D-aspartate receptor antagonists have evidence for neuropathic symptoms but can cause significant gastrointestinal side effects. Prescription cannabinoids such as nabiximol can be cost prohibitive to use in practice. Synthetic tetrahydrocannabinol products are dose limited by psychoactive side effects. FORMULATION OF A PLAN: A balanced oral cannabinoid from a licensed producer was preferred as it has evidence for neuropathic symptoms and is generally well tolerated. OUTCOME: The patient showed improvement to his pruritus score from 7/10 to 3/10. There was initial increased sedation but tolerance developed quickly. LESSONS LEARNED FROM CASE: Cannabinoids are possibly safe and effective in management of neuropathic pruritus. VIEW ON RESEARCH PROBLEMS: Additional research is needed to establish efficacy and safety.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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