Cannabinoid-based medicines in clinical care of chronic non-cancer pain: an analysis of pain mechanism and cannabinoid profile
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Among treatments for chronic non-cancer pain (CNCP), cannabinoid-based medicines (CBMs) have become extremely popular. Evidence remains modest and limited primarily to delta-9-tetrahydrocannabinol (THC) for neuropathic pain; nevertheless, the use of various CBMs, including cannabidiol (CBD) to treat neuropathic, nociceptive, and mixed pain has increased globally. This observational case-series assessed the impact of CBMs as a complementary treatment by pain mechanism and cannabinoid profile over three months. Methods: An analysis of patients with CNCP and treated with CBMs who consented to an ongoing registry was performed. Outcomes were patient-reported such as the Edmonton symptom assessment system-revised, brief pain inventory-short form, and 36-item short form health survey. Data from patients with complete outcomes for baseline and 3-month follow-up was extracted. Characteristics of adverse drug reactions (ADRs), including a description of the suspected product were also assessed. Results: A total of 495 patients were part of this analysis (mean age = 56 years old; 67% women). At 3-month, the proportional use of THC:CBD balanced and THC-dominant products increased. Patients with neuropathic pain had higher pain-severity scores vs. nociceptive pain. In addition to patients with neuropathic pain, patients with nociceptive and mixed pain also reported improvements in pain severity and secondary symptoms such as anxiety, depression, drowsiness, fatigue, sleep disturbances, and overall, health-related quality of life. THC-dominant treatment is more likely to be recommended when pain is severe, whereas CBD-dominant is favored for less severe cases. ADRs were more frequent among cannabis-naive patients and included dizziness, headache, and somnolence among others. Conclusions: Findings suggest that CBMs can be effective for neuropathic as well as nociceptive and mixed pain. THC is more frequently recommended for neuropathic and severe pain. Future research on CBMs in pain management must include details of CBM composition, and pain mechanism and must consider potential ADRs.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».