Cannabinoids in the management of behavioral, psychological, and motor symptoms of neurocognitive disorders: a mixed studies systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We undertook this systematic review to determine the efficacy and safety of cannabis-based medicine as a treatment for behavioral, psychological, and motor symptoms associated with neurocognitive disorders. METHODS: We conducted a PRISMA-guided systematic review to identify studies using cannabis-based medicine to treat behavioral, psychological, and motor symptoms among individuals with Alzheimer's disease (AD) dementia, Parkinson's disease (PD), and Huntington's disease (HD). We considered English-language articles providing original data on three or more participants, regardless of design. FINDINGS: We identified 25 studies spanning 1991 to 2021 comprised of 14 controlled trials, 5 pilot studies, 5 observational studies, and 1 case series. In most cases, the cannabinoids tested were dronabinol, whole cannabis, and cannabidiol, and the diagnoses included AD (n = 11), PD (n = 11), and HD (n = 3). Primary outcomes were motor symptoms (e.g., dyskinesia), sleep disturbance, cognition, balance, body weight, and the occurrence of treatment-emergent adverse events. CONCLUSIONS: A narrative summary of the findings from the limited number of studies in the area highlights an apparent association between cannabidiol-based products and relief from motor symptoms in HD and PD and an apparent association between synthetic cannabinoids and relief from behavioral and psychological symptoms of dementia across AD, PD, and HD. These preliminary conclusions could guide using plant-based versus synthetic cannabinoids as safe, alternative treatments for managing neuropsychiatric symptoms in neurocognitive vulnerable patient populations.
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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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».