Predictors of Pain Reduction Among Fibromyalgia Patients Using Medical Cannabis: A <scp>Long‐Term</scp> Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many patients with fibromyalgia (FM) report using cannabis as a strategy to improve pain. Given that pain often co-occurs with symptoms of anxiety and depression (i.e., negative affect) and sleep problems among patients with FM, improvements in these symptoms might indirectly contribute to reductions in pain intensity following cannabis use. The main objective of the study was to examine whether changes in pain intensity following initiation of medical cannabis among patients with FM could be attributed to concurrent changes (i.e., reductions) in negative affect and sleep problems. METHODS: This was a 12-month prospective cohort study among patients with FM (n = 323) initiating medical cannabis under the care of physicians. Patients were assessed at baseline, and follow-up assessment visits occurred every 3 months after initiation of medical cannabis. Patients' levels of pain intensity, negative affect, and sleep problems were assessed across all visits. RESULTS: Multilevel mediation analyses indicated that reductions in patients' levels of pain intensity were partly explained by concurrent reductions in sleep problems and negative affect (both P < 0.001). This remained significant even when accounting for patients' baseline characteristics or changes in medical cannabis directives over time (all P > 0.05). CONCLUSION: Our findings provide preliminary insight into the potential mechanisms of action underlying pain reductions among patients with FM who are using medical cannabis. Given the high attrition rate (i.e., 75%) observed in the present study at 12 months, our findings cannot be generalized to all patients with FM who are using medical cannabis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».