MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4361002306 · doi:10.1097/ajp.0000000000001109

Cannabinoid Therapy

2023· article· en· W4361002306 sur OpenAlexafffund
Jennifer S. Gewandter, Robert R. Edwards, Kevin P. Hill, Ajay D. Wasan, Julia E Hooker, Emma C. Lape, Soroush Besharat, Penney Cowan, Bernard Le Foll, Joseph W. Ditre, Roy Freeman

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Pain · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeGW PharmaceuticalsUniversity of TorontoIndiviorNational Institutes of HealthPfizer
Mots-clésMedicineChronic painCannabinoidSynthetic cannabinoidsObservational studyClinical trialCannabisAnalgesicPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Clinical trials of cannabinoids for chronic pain have mixed and often inconclusive results. In contrast, many prospective observational studies show the analgesic effects of cannabinoids. This survey study aimed to examine the experiences/attitudes of individuals with chronic pain who are currently taking, have previously taken, or never taken cannabinoids for chronic pain to inform future research. METHODS: This study is based on a cross-sectional, web-based survey of individuals with self-reported chronic pain. Participants were invited to participate through an email that was distributed to the listservs of patient advocacy groups and foundations that engage individuals with chronic pain. RESULTS: Of the 969 respondents, 444 (46%) respondents reported currently taking, 213 (22%) previously taken, and 312 (32%) never taken cannabinoids for pain. Participants reported using cannabinoids to treat a wide variety of chronic pain conditions. Those currently taking cannabinoids (vs previously) more frequently reported: (1) large improvements from cannabinoids in all pain types, including particularly difficult-to-treat chronic overlapping pain conditions (eg, pelvic pain), (2) improvements in comorbid symptoms (eg, sleep), and (3) lower interference from side effects. Those currently taking cannabinoids reported more frequent and satisfactory communication with clinicians regarding cannabinoid use. Those never taken cannabinoids reported a lack of suggestion/approval of a clinician (40%), illegality (25%), and lack of FDA regulation (19%) as reasons for never trying cannabinoids. CONCLUSION: These findings underscore the importance of conducting high-quality clinical trials that include diverse pain populations and clinically relevant outcomes that if successful, could support FDA approval of cannabinoid products. Clinicians could then prescribe and monitor these treatments similarly to other chronic pain medications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1120,037

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Journal of PainMême sujetCannabis and Cannabinoid ResearchTravaux en français237 207