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Enregistrement W3210034397 · doi:10.2196/25730

The Use of Cannabinoids for Insomnia in Daily Life: Naturalistic Study

2021· article· en· W3210034397 sur OpenAlexaff
Nirushi Kuhathasan, Luciano Minuzzi, James MacKillop, Benício N. Frey

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsomniaCannabisCannabidiolMedicineCannabinoidCannabis sativaPsychiatryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Insomnia is a prevalent condition that presents itself at both the symptom and diagnostic levels. Although insomnia is one of the main reasons individuals seek medicinal cannabis, little is known about the profile of cannabinoid use or the perceived benefit of the use of cannabinoids in daily life. OBJECTIVE: We conducted a retrospective study of medicinal cannabis users to investigate the use profile and perceived efficacy of cannabinoids for the management of insomnia. METHODS: Data were collected using the Strainprint app, which allows medicinal cannabis users to log conditions and symptoms, track cannabis use, and monitor symptom severity pre- and postcannabis use. Our analyses examined 991 medicinal cannabis users with insomnia across 24,189 tracked cannabis use sessions. Sessions were analyzed, and both descriptive statistics and linear mixed-effects modeling were completed to examine use patterns and perceived efficacy. RESULTS: Overall, cannabinoids were perceived to be efficacious across all genders and ages, and no significant differences were found among product forms, ingestion methods, or gender groups. Although all strain categories were perceived as efficacious, predominant indica strains were found to reduce insomnia symptomology more than cannabidiol (CBD) strains (estimated mean difference 0.59, SE 0.11; 95% CI 0.36-0.81; adjusted P<.001) and predominant sativa strains (estimated mean difference 0.74, SE 0.16; 95% CI 0.43-1.06; adjusted P<.001). Indica hybrid strains also presented a greater reduction in insomnia symptomology than CBD strains (mean difference 0.52, SE 0.12; 95% CI 0.29-0.74; adjusted P<.001) and predominant sativa strains (mean difference 0.67, SE 0.16; 95% CI 0.34-1.00; adjusted P=.002). CONCLUSIONS: Medicinal cannabis users perceive a significant improvement in insomnia with cannabinoid use, and this study suggests a possible advantage with the use of predominant indica strains compared with predominant sativa strains and exclusively CBD in this population. This study emphasizes the need for randomized placebo-controlled trials assessing the efficacy and safety profile of cannabinoids for the treatment of insomnia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,319 · 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'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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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