Cannabis and cannabinoid medications for the treatment of chronic orofacial pain: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
To collate and summarize existing evidence for the use of cannabis and cannabinoids to treat chronic orofacial pain (COP) by oral and maxillofacial surgeons (OMFS), oral medicine specialists (OMS), and orofacial pain specialists (OPS). We systematically screened for sources including a measure of effect of a cannabinoid compound on pain in COP patients that might be treated by our target specialists. Sources were selected by two authors independently. Sources were summarized by country, publication date, objective(s), COP condition(s) studied, cannabinoid(s) studied, methods, results, limitations, and conclusions. A thematic analysis and word cloud were conducted to elucidate commonalities, emphases, and gaps amongst identified sources. Retrieved from MEDLINE, EMBASE, Web of Science Core Collections, Dentistry and Oral Sciences, DARE, CCRCT, and US National Institute of Health and Controlled Trials Register. Of 705 retrieved titles, 8 met inclusion/exclusion criteria and were included for review. Included sources dealt with COP attributed to: head and neck cancer (3), multiple sclerosis-related trigeminal neuralgia-like symptoms (2), post-herpetic neuralgia (1), temporomandibular dysfunction (1), and primary burning mouth syndrome (1). Cannabinoids studied included: self-administered cannabis (3), topical N-palmitoyle-thanolamine (1), topical cannabis extract (1), cannabis sativa oil (1), nabiximols oromucosal spray (1), and nabilone (1). Most sources concluded their respective cannabinoid treatments to provide some therapeutic benefit for COP (6 of 8) and all concluded their treatments to be safe. Current research is wholistically focused, recording outcome measures for pain, anxiety, depression, quality of life, functional disability. Cannabinoids are most often studied as adjunctive and palliative treatments. Cannabinoids are becoming increasingly accessible and might benefit many COP patients. Patients and clinicians require more and higher quality evidence to make confident and informed decisions regarding treatment of COP with cannabis or cannabinoids. This review summarizes current evidence for patients, clinicians, and future researchers.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».