Cannabinoids for Symptom Management in Patients with Kidney Failure
Notice bibliographique
Résumé
People with kidney failure can experience a range of symptoms that lead to suffering and poor quality of life. Available therapies are limited, and evidence for new treatment options is sparse, often resulting in incomplete relief of symptoms. There is growing interest in the potential for cannabinoids, including cannabidiol and tetrahydrocannabinol, to treat symptoms across a wide range of chronic diseases. As legal prohibitions are withdrawn or minimized in many jurisdictions, patients are increasingly able to access these agents. Cannabinoid receptors, CB1 and CB2, are widely expressed in the body, including within the nervous and immune systems, and exogenous cannabinoids can have anxiolytic, antiemetic, analgesic, and anti-inflammatory effects. Considering their known physiologic actions and successful studies in other patient populations, cannabinoids may be viewed as potential therapies for a variety of common symptoms affecting those with kidney failure, including pruritus, nausea, insomnia, chronic neuropathic pain, anorexia, and restless legs syndrome. In this review, we summarize the pharmacology and pharmacokinetics of cannabinoids, along with what is known about the use of cannabinoids for symptom relief in those with kidney disease, and the evidence available concerning their role in management of common symptoms. Presently, although these agents show varying efficacy with a reasonable safety profile in other patient populations, evidence-based prescribing of cannabinoids for people with symptomatic kidney failure is not possible. Given the symptom burden experienced by individuals with kidney failure, there is an urgent need to understand the tolerability and safety of these agents in this population, which must ultimately be followed by robust, randomized controlled trials to determine if they are effective for symptom relief.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».