Cannabinoid Use in a Tertiary Headache Clinic: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study seeks to determine the prevalence and nature of cannabis use in patients with headache in a tertiary headache clinic and to explore patients' empiric experience in using cannabinoids therapeutically. BACKGROUND: Many patients with headache report cannabinoid use as an effective abortive and/or preventive therapy. Mounting evidence implicates cannabinoids in pain mechanisms pertaining to migraine and other headache types. METHODS: A cross-sectional study surveyed 200 patients presenting with any headache disorder to a tertiary headache clinic in Calgary, Alberta. Descriptive analyses were applied to capture information about headache diagnoses and the frequency, doses and methods of cannabinoid delivery employed, as well as patients' perceptions of therapeutic benefit and selected negative side effects. RESULTS: Active cannabinoid users comprised 34.0% of respondents. Approximately 40% of respondents using cannabinoids engaged in very frequent use (≥300 days/year). Of cannabinoid modalities, liquid concentrates were most popular (39.2%), followed by smoked cannabis (33.3%). Patients endorsed cannabinoid use for both prevention and acute therapy of headaches, often concurrently. Sixty percent of respondents felt cannabinoids reduced headache severity, while 29.2% perceived efficacy in aborting headaches. Nearly 5% of respondents volunteered that they had encountered a serious problem such as an argument, fight, accident, or work issue as a result of their cannabis use. Approximately 35.4% of users had attempted to reduce their use. CONCLUSION: This survey shows that over one-third of patients with headache disorders in a tertiary headache clinic use cannabis as a treatment for their headaches. Of these, about 25% and 60% perceive improvements in headache frequency and severity, respectively. The results of this survey will aid neurologists and headache specialists in understanding the landscape of cannabinoid use in a more severely affected population and inform future-controlled studies of cannabinoids in headache patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».