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Enregistrement W4394755651 · doi:10.1055/a-2261-2269

Medicinal Use of Different Cannabis Strains: Results from a Large Prospective Survey in Germany

2024· article· en· W4394755651 sur OpenAlexaff
Natalia Szejko, Eva Becher, Florian Heimann, Franjo Grotenhermen, Kirsten Müller‐Vahl

Notice bibliographique

RevuePharmacopsychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesWarszawski Uniwersytet MedycznyAmerican Brain FoundationTourette Association of AmericaBiogenMinisterstwo ZdrowiaUniwersytet Warszawski
Mots-clésCannabidiolCannabisMedicineTolerabilityPharmacyInternal medicineTetrahydrocannabinolPsychiatryCannabinoidAdverse effectFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Up to now, it is unclear whether different medicinal cannabis (MC) strains are differently efficacious across different medical conditions. In this study, the effectiveness of different MC strains was compared depending on the disease to be treated. Methods This was an online survey conducted in Germany between June 2020 and August 2020. Patients were allowed to participate only if they received a cannabis-based treatment from pharmacies in the form of cannabis flowers prescribed by a physician. Results The survey was completed by n=1,028 participants. Most participants (58%) have used MC for more than 1 year, on average, 5.9 different strains. Bedrocan (pure tetrahydrocannabinol to pure cannabidiol [THC:CBD]=22:<1) was the most frequently prescribed strain, followed by Bakerstreet (THC:CBD=19:<1) and Pedanios 22/1 (THC:CBD=22:1). The most frequent conditions MC was prescribed for were different pain disorders, psychiatric and neurological diseases, and gastrointestinal symptoms. Overall, the mean patient-reported effectiveness was 80.1% (range, 0–100%). A regression model revealed no association between the patient-reported effectiveness and the variety. Furthermore, no influence of the disease on the choice of the MC strain was detected. On average, 2.1 side effects were reported (most commonly dry mouth (19.5%), increased appetite (17.1%), and tiredness (13.0%)). However, 29% of participants did not report any side effects. Only 398 participants (38.7%) indicated that costs for MC were covered by their health insurance. Conclusions Patients self-reported very good efficacy and tolerability of MC. There was no evidence suggesting that specific MC strains are superior depending on the disease to be treated.

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)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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