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Enregistrement W4385191222 · doi:10.7759/cureus.42391

Cannabidiol and Tetrahydrocannabinol Use in Parkinson’s Disease: An Observational Pilot Study

2023· article· en· W4385191222 sur OpenAlexaboutno aff
Amber Sousa, Joanne DiFrancisco‐Donoghue

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNew York Institute of Technology
Mots-clésCannabidiolMedicineCannabisMontreal Cognitive AssessmentPsychiatryMoodAnxietyCognitionNeuropsychologyClinical psychologyCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a need for more research examining the use of cannabis, tetrahydrocannabinol (THC), and cannabidiol (CBD) products in people with Parkinson's disease (PD), especially given the recent increase in the use of these products. OBJECTIVES: Given the recent increase in over-the-counter CBD use as well as the prescription of medical cannabis by treating physicians, the utilization method, effects on motor and non-motor symptoms, side effects, and attitude toward cannabis use were examined in a naturalistic sample of patients with PD. METHODS: A total of 15 individuals with PD, eight of whom were prescribed CBD/THC treatment and seven who were not taking any CBD/THC product, were assessed cross-sectionally. Participants completed structured neuropsychological testing, motor assessment, and questionnaires regarding mood, subjective cognition, and symptom levels. T-tests were completed for quantitative measures and descriptive data were examined and described. Due to the small sample size, Shapiro-Wilk tests for normality were utilized and Mann-Whitney U analyses were completed when appropriate. RESULTS: We found a wide range of prescribed products and methods as well as variability in perceived benefits and untoward effects, even in our small sample. Individuals with PD who were taking a CBD/THC product had lower global cognition scores on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) but no detectable differences among more specific neuropsychological measures. They also had more non-motor symptoms of PD but no differences in motor symptom levels. Qualitatively, some participants with PD who were taking CBD/THC reported improved pain levels, sleep, and reductions in anxiety. A few negative effects were endorsed, including sleepiness, concentration difficulties, and forgetfulness. CONCLUSION: CBD/THC utilization in PD is varied. In our small sample, individuals who utilized the treatment had lower MoCA scores, more non-motor symptoms, and descriptively reported improvements in sleep, anxiety, and pain, and had side effects of sleepiness and cognitive difficulty. Future studies should focus on clinical trials with standardized CBD/THC methods of use.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2023
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Résumé présentoui

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