The potential for medicinal cannabis to help manage challenging behaviour in people with intellectual disability: A perspective review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Around 2% of the population have intellectual disabilities. Over one-third people with intellectual disabilities (PwID) present with 'challenging behaviour', which nosologically and diagnostically is an abstract concept. Challenging behaviour is influenced by a range of bio-psycho-social factors in a population, which is unable to suitably comprehend and/or communicate concerns. This predisposes to poor health and social outcomes. There is no evidence-based treatments for managing challenging behaviour. Cannabidiol (CBD) and tetrahydrocannabinol (THC) are being trialled for a range of disorders, which are over-represented in PwID and provoke challenging behaviours, such as severe epilepsy, spasticity, post-traumatic stress disorder, social phobia, pain, etc. METHODS: This perspective review explores the different conditions, which benefit from medicinal CBD/THC preparations, by analysing recent literature from neurobiological, pre-clinical and clinical studies related to the topic. The evidence is synthesised to build an argument of the therapeutic benefits and challenges of medicinal cannabis to manage severe challenging behaviour in PwID. RESULTS: There is developing evidence of medicinal CBD/THC improving psychiatric and behavioural presentations in general. In particular, there is emergent proof in certain key areas of influence of medicinal CBD/THC positively supporting challenging behaviour, for example in children with neurodevelopmental disorders. However, there are significant challenges in employing such treatments in vulnerable populations such as PwID. CONCLUSION: Further clinical research for the considered use of medicinal CBD/THC for challenging behaviour management in PwID is needed. Strong co-production with experts with lived experience is needed for further testing to be done in this exciting new area.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».