Clinical Practice Guidelines for Cannabis and Cannabinoid-Based Medicines in the Management of Chronic Pain and Co-Occurring Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Background: One in five individuals live with chronic pain globally, which often co-occurs with sleep problems, anxiety, depression, and substance use disorders. Although these conditions are commonly managed with cannabinoid-based medicines (CBM), health care providers report lack of information on the risks, benefits, and appropriate use of CBM for therapeutic purposes. Aims: We present these clinical practice guidelines to help clinicians and patients navigate appropriate CBM use in the management of chronic pain and co-occurring conditions. Materials and Methods: We conducted a systematic review of studies investigating the use of CBM for the treatment of chronic pain. Articles were dually reviewed in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Clinical recommendations were developed based on available evidence from the review. Values and preferences and practical tips have also been provided to support clinical application. The GRADE system was used to rate the strength of recommendations and quality of evidence. Results: From our literature search, 70 articles met inclusion criteria and were utilized in guideline development, including 19 systematic reviews and 51 original research studies. Research typically demonstrates moderate benefit of CBM in chronic pain management. There is also evidence for efficacy of CBM in the management of comorbidities, including sleep problems, anxiety, appetite suppression, and for managing symptoms in some chronic conditions associated with pain including HIV, multiple sclerosis, fibromyalgia, and arthritis. Conclusions: All patients considering CBM should be educated on risks and adverse events. Patients and clinicians should work collaboratively to identify appropriate dosing, titration, and administration routes for each individual. Systematic Review Registration: PROSPERO no. 135886.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».