Medicinal Use of Different Cannabis Strains: Results from a Large Prospective Survey in Germany
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».