Healing of a Chronic Pressure Injury in a Patient Treated With Medical Cannabis for Pain and Sleep Improvement: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A small body of evidence suggests medical cannabis may facilitate wound healing, but the exact mechanism of this effect is unclear. PURPOSE: This case report describes a patient with a pressure injury (PI) who received cannabis oil treatment for pain management and sleep improvement. METHODS: A 37-year-old woman with multiminicore disease, scoliosis, short-chain acyl-CoA dehydrogenase deficiency, and epilepsy presented to the Neurology Centre of Toronto with chronic pain and sleep disturbance, including difficulty initiating and maintaining sleep. She also had a 5-year history of a PI between her right iliac crest and right rib cage that had progressively worsened. The patient received a medical cannabis oil protocol that used a combination of cannabidiol and tetrahydrocannabinol. RESULTS: Cannabis oil was effective in treating pain and sleep difficulties. Unexpectedly, during the first 2 weeks of treatment, the PI started to heal and was almost completely closed at the 2-month follow-up. CONCLUSION: Although it is unknown if the observed healing of this refractory PI was indirectly or directly related to the cannabidiol and tetrahydrocannabinol treatment, the potential relationships among pain, sleep disturbance, cannabis treatment, and healing should be explored.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».