Assessment of clinical outcomes in patients with inflammatory arthritis: analysis from the UK Medical Cannabis Registry
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess changes in validated patient-reported outcome measures after initiation of cannabis-based medicinal products (CBMPs) and the safety of CBMPs in patients with inflammatory arthritis. A prospective case series from the UK Medical Cannabis Registry was analyzed. The primary outcomes changes were in Brief Pain Inventory, McGill Pain Questionnaire, EuroQol 5-dimension 5-level (EQ-5D-5L), Generalised Anxiety Disorder-7 questionnaire, and Single-Item Sleep Quality Scale at 1, 3, 6, and 12 months of follow-up compared with baseline. Adverse events were analyzed in accordance with Common Terminology Criteria for Adverse Events, v.4.0. Statistical significance was defined as a P -value less than 0.050. Eighty-two patients met the inclusion criteria. Initiation of CBMP treatment was associated with improvements in Brief Pain Inventory, McGill Pain Questionnaire, EQ-5D-5L, Generalised Anxiety Disorder-7 questionnaire, and Single-Item Sleep Quality Scale at 1, 3, 6, and 12 months compared with baseline ( P < 0.050). There were 102 (44.35%) mild adverse events, 97 (42.17%) moderate adverse events, and 31 (13.48%) severe adverse events recorded by 21 (25.61%) participants. This study suggests that CBMP treatment is associated with pain improvement and increased health-related quality of life for inflammatory arthritis patients. While causality cannot be inferred in this observational study, the results support the development of randomized control trials for inflammatory arthritis pain management with CBMPs.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,006 | 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 ».