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Enregistrement W4311549899 · doi:10.1136/rapm-2021-103431

Evaluating the impact of cannabinoids on sleep health and pain in patients with chronic neuropathic pain: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials

2022· review· en· W4311549899 sur OpenAlexaff
Aidan McParland, Anuj Bhatia, John Matelski, Chenchen Tian, Calvin Diep, Hance Clarke, Daniel Kapustin, Aditya Triveda, Richard Brull, Mandeep Singh

Notice bibliographique

RevueRegional Anesthesia & Pain Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeuropathic painRandomized controlled trialMeta-analysisPlaceboChronic painSleep disorderPhysical therapyAnesthesiaInternal medicinePsychiatryInsomniaAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Chronic neuropathic pain is often debilitating and can have a significant impact on sleep health and quality of life. There is limited information on the impact of cannabinoids on sleep health when treating neuropathic pain. Objective The objectives of this systematic review and meta-analysis were to determine the effect of cannabinoids on sleep quality, pain intensity, and patient impression of treatment efficacy in patients with neuropathic pain. Evidence review Nine available medical literature databases were searched for randomized controlled trials comparing synthetic and natural cannabinoids to placebo in patients with neuropathic pain syndromes. Data on validated tools for sleep quality, pain intensity, patients’ global impression of change (PGIC), and incidence of adverse effects of cannabinoids were extracted and synthesized. Findings Of the 3491 studies screened, eight randomized controlled trials satisfied the inclusion criteria for this review. Analyses were performed using R -4.1.2. using the metafor package and are interpreted using alpha=0.05 as the threshold for statistical significance. Validated measures for sleep health were not used in most studies. Meta-analysis of data from six studies showed that cannabinoids were associated with a significant improvement in sleep quality (standardized mean difference (SMD): 0.40; 95% CI: 0.19 to −0.61, 95% prediction interval (PI): −0.12 to 0.88, p-value=0.002, I2=55.26, τ2=0.05, Q-statistic=16.72, GRADE: moderate certainty). Meta-analysis of data from eight studies showed a significant reduction in daily pain scores in the cannabinoid (CB) group (SMD: −0.55, 95% CI:−0.69 to −0.19, 95% PI: −1.51 to 0.39, p=0.003, I2=82.49, τ2=0.20, Q-statistic=47.69, GRADE: moderate certainty). However, sleep health and analgesic benefits were associated with a higher likelihood of experiencing daytime somnolence, nausea, and dizziness. Conclusions Cannabinoids have a role in treating chronic neuropathic pain as evidenced by significant improvements in sleep quality, pain intensity, and PGIC. More research is needed to comprehensively evaluate the impact of cannabinoids on sleep health and analgesic efficacy. PROSPERO registration number CRD42017074255.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,045
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,293 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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