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Enregistrement W4294542879 · doi:10.1111/papr.13161

Healthcare professionals' perspectives on the use of medicinal cannabis to manage chronic pain: A systematic search and narrative review

2022· review· en· W4294542879 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePain Practice · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChronic painCINAHLMEDLINECannabisScopusAddictionAlternative medicineThematic analysisHealth careSystematic reviewFamily medicineGrey literatureLegalizationNursingPsychiatryQualitative researchPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE, AIMS, AND OBJECTIVES: Chronic pain is a global public health problem that negatively impacts individuals' quality of life and imposes a substantial economic burden on societies. The use of medicinal cannabis (MC) is often considered by patients to help manage chronic pain as an alternative or supplement to more conventional treatments, given enabling legalization in a number of countries. However, healthcare professionals involved in providing guidance for patients related to MC are often doing so in the absence of strong evidence and clinical guidelines. Therefore, it is crucial to understand their perspectives regarding the clinical use and relevance of MC for chronic pain. As little is known about attitudes of HCPs with regard to MC use for chronic pain specifically, the aim of this review was to identify and synthesize the published evidence on this topic. METHODS: A systematic search was conducted across six databases: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Scopus, Web of Science, and PubMed from 2001 to March 26, 2021. Three authors independently performed the study selection and data extraction. Thematic analysis was undertaken to identify key themes. RESULTS: A total of 26 studies were included, involving the United States, Israel, Canada, Australia, Ireland, and Norway, and the perspectives of physicians, nurses, and pharmacists. Seven key themes were identified: MC as a treatment option for chronic pain, and perceived indicated uses; willingness to prescribe MC; legal issues; low perceived knowledge and the need for education; comparative safety of MC versus opioids; addiction and abuse; and perceived adverse effects; CONCLUSION: To support best practice in the use of MC for chronic pain, healthcare professionals require education and training, as well as clinical guidelines that provide evidence-based information about efficacy, safety, and appropriate dosage of products for this indication. Until these gaps are addressed, healthcare professionals will be limited in their capacity to make treatment recommendations about MC for people/patients with chronic pain.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle