Use of Pharmaceutical Analgesics Versus Cannabis or Cannabidiol-Tetrahydrocannabinol Oils to Reduce Pain
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Pain is a common symptom among opiate substitution patients.We surveyed those who recently attempted to control their pain with cannabidiol (CBD)-tetra hydrocanabinol (THC) oils or via cannabis.Materials and Methods: 18 patients in a methadone/suboxone clinic participated (age 29 to 56 years, mean=38.9,SD=7.8; 13 males, 5 females).Their mean number of years on pharmaceutical analgesics was 7.5 (SD=5.2,range 1 to 20).Their average severity of pain (rated on a scale from 0=no pain to 10=extreme pain) was 7.6 (SD=1.7,range 5 to 10).All 18 patients completed our questionnaire about their use of pharmaceutical analgesic medications, smoked or edible cannabis, CBD-THC oils, and the respective outcomes.Results: The average analgesic success rate (rated by the patients from 0=no relief to 10=pain eliminated) was 3.2 (SD=2.8)for pharmaceutical analgesics, 6.5 (SD=2.7)for smoked or edible cannabis, and 7.1 (SD=2.0)for CBD-THC oils.In our group of patients, the pharmaceutical analgesics reduced pain significantly less than CBD-THC oils (t=4.5, df=13, p<.001, 2-tailed) and also less than smoked or edible cannabis (t=3.3,df=13, p=.006, 2-tailed).The difference between smoked/edible cannabis and CBD-THC oils was not significant (p>.05).The majority of patients (62.5%) were able to stop their pharmaceutical analgesics when on CBD-THC oils.The more days on the oils, the longer lasted the relief (Spearman rho=.75, p=.013).Discussion: The duration of relief via cannabis might be more short-lived than from CBD-THC oils.Future studies need more control over the dose and composition of such oils.Conclusions: The CBD-THC oils are promising analgesics for further research and clinical work.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».