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Enregistrement W4400321131 · doi:10.3390/healthcare12131335

Impact of Medical Cannabis on Recovery from Playing-Related Musculoskeletal Disorders in Musicians: An Observational Cohort Study

2024· article· en· W4400321131 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusicians’ Health and Performance
Établissements canadiensMcMaster Divinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisMedicineCannabidiolAnxietyAdverse effectPhysical therapyPopulationDepression (economics)Observational studyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Playing-related musculoskeletal disorders (PRMDs) are musculoskeletal symptoms that interfere with the ability to play at the level a musician is accustomed to. Musicians have an 84% lifetime prevalence of PRMD. Many types of analgesia are inappropriate for this population due to their risks, but cannabidiol (CBD) has been shown to have anti-inflammatory properties and can reduce the perception of pain. Medical cannabis has also been shown to be safer than other analgesia in terms of serious adverse events. This study explores the impact of medical cannabis for PRMD on perceptions of pain and mental health outcomes. Methods: Participants (n = 204) completed questionnaires at baseline and six months: the Musculoskeletal Pain Intensity and Interference Questionnaire for Musicians (MPIIQM) and Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21). Participants self-selected their group: non-cannabis users (n = 42), new medical cannabis users (n = 61), and long-term medical cannabis users (n = 101). Data were analyzed using paired t-tests for within-group and ANOVA for between-group differences. Results: At six months, there was no difference (p = 0.579) in cannabidiol dose between new (24.87 ± 12.86 mg) and long-term users (21.48 ± 12.50 mg). There was a difference in tetrahydrocannabinol (THC) dose (p = 0.003) between new (3.74 ± 4.22 mg) and long-term users (4.41 ± 5.18 mg). At six months, new cannabis users had a significant reduction in pain intensity as measured by The Musculoskeletal Pain Intensity and Interference Questionnaire for Musicians (MPIIQM40) (p = 0.002). Non-users (p = 0.035), new users (p = 0.002), and long-term cannabis users (p = 0.009) all had significant reductions in pain interference (MPIIQM50) at six months. At six months, non-cannabis (p = 0.022) and long-term cannabis users (p = 0.001) had an improvement in DASS-21. The change in pain intensity was the only difference between groups, F(2, 201) = 3.845, p = 0.023. This difference was between long-term (0.83 ± 0.79) and new users (−2.61 ± 7.15). No serious adverse events occurred, and a minority experienced tiredness, cough, and dry mouth. Discussion/Conclusions: This practice-based evidence demonstrated that the multidimensional approach to care provided by the Musicians’ Clinics of Canada benefited all groups at six months. Medical cannabis significantly reduced pain intensity in new users of medical cannabis with PRMD, and all groups saw improvements in pain interference. In keeping with prior studies, medical cannabis seems to be effective at reducing perceptions of pain, including for PRMD. CBD/THC dosing was within guideline recommendations, and no patients experienced any serious adverse events. Limitations include multiple factors impacting patients’ decisions to opt in or out of medical cannabis. These include cost, comorbidities, and disease chronicity. In conclusion, medical cannabis reduces pain intensity in new users, and when combined with a multidimensional approach to care, patients with PRMD can see improvements in pain as well as mental wellbeing.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,352 · 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