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Enregistrement W4399282062 · doi:10.1097/bot.0000000000002848

Perceptions in Orthopedic Surgery on the Use of Cannabis in Treating Pain: A Survey of Musculoskeletal Trauma Patients—Results From the Canadian POSIT Study

2024· article· en· W4399282062 sur OpenAlexaffabout
Marko Gjorgjievski, Kim Madden, Conner Bullen, Frank Koziarz, Alex Koziarz, Aleksa Cenic, Silvia Li, Mohit Bhandari, Herman Johal

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Trauma · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpactQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrthopedic surgeryCannabisOrthopedic traumaPhysical therapyMusculoskeletal painSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the patient-reported expectations regarding cannabis for pain following musculoskeletal (MSK) trauma and patients' perceptions and attitudes regarding its use. DESIGN: A cross-sectional retrospective survey-based study. SETTING: Three orthopaedic clinics in Ontario (Level-1 trauma center, Level-2 trauma center, rehabilitation clinic). PATIENTS SELECTION CRITERIA: Adult patients presenting to the clinics from January 24, 2018, to March 7, 2018, with traumatic MSK injuries (fractures/dislocations and muscle/tendon/ligament injury) were administered an anonymous questionnaire on cannabis for MSK pain. OUTCOME MEASURES AND COMPARISONS: Primary outcome measure was the patients' perceived effect of cannabis on MSK pain, reported on a continuous pain scale (0%-100%, 0 being no pain, and 100 unbearable pain). Secondary outcomes included preferences, such as administration route, distribution method, timing, and barriers (lack of knowledge, concerns for side effects/addiction, moral/religious opposition, etc.) regarding cannabis use. RESULTS: In total, 440 patients were included in this study, 217 (49.3%) of whom were female and 222 (50.5%) were male, with a mean age of 45.6 years (range 18-92 years, standard deviations 15.6). Patients estimated that cannabis could treat 56.5% (95% CI 54.0%-59.0%) of their pain and replace 46.2% (95% CI 42.8%-49.6%) of their current analgesics. Nearly one-third (131/430, 30.5%) reported that they had used medical cannabis and more than one-quarter (123/430, 28.6%) used it in the previous year. Most felt that cannabis may be beneficial to treat pain (304/334, 91.0%) and reduce opioid use (293/331, 88.5%). Not considering using cannabis for their injury (132/350, 37.7%) was the most common reason for not discussing cannabis with physicians. Higher reported pain severity (β = 0.2/point, 95% CI 0.1-0.3, P = 0.005) and previous medical cannabis use were associated with higher perceived pain reduction (β = 11.1, 95% CI 5.4-16.8, P < 0.001). CONCLUSIONS: One in 3 orthopaedic trauma patients used medical cannabis. Patients considered cannabis could potentially be an effective option for managing traumatic MSK pain and believed that cannabis could reduce opioid usage following acute musculoskeletal trauma. These data will help inform clinicians discussing medical cannabis usage with orthopaedic trauma patients moving forward.

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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,283

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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