Cannabis against chronic muskuloskeletal pain: A scoping review on users and their perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Chronic musculoskeletal pain (CMP) may lead to reduced physical function and is the most common cause of chronic non cancer pain. Currently, the pharmacotherapeutic options against CMP are limited and mainly consist of pain management with gabapentinoids or opioids, which carry major adverse effects. Although the effectiveness of medical cannabis (MC) for CMP still lacks solid evidence, several patients suffering from it are exploring this therapeutic option.Objectives Little is known about MC users suffering from CMP. We aimed to increase this knowledge, useful for health care professionals and policy makers considering this treatment, as well as for researchers planning rigorous randomized clinical trials on the effectiveness of MC.Methods We conducted a scoping literature review, according to the methods developed by Arksey and O’Malley, to describe the views and perceptions of patients who had consumed MC to relieve chronic CMP and other non-cancer pain, as well as their demographic characteristics, patterns of MC use, and perceived positive and negative effects.Conclusion Our review shows that MC users are frequently young or middle-aged men, and that the preferred form of use was smoking. Participants of the included studies reported that MC use was helpful in reducing CMP and other chronic non-cancer pain with only minor adverse effects; in addition, they reported improved psychological well-being. Discussion The information from the included studies has several methodological limitations and is exploratory. MC use might, from the perspective of persistent users suffering from CMP and other chronic non-cancer pain, produce more benefits than harms. However, specific results for CMP are very scarce.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».