Cannabinoids in Integumentary Wound Care: A Systematic Review of Emerging Preclinical and Clinical Evidence
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review critically evaluates preclinical and clinical data on the antibacterial and wound healing properties of cannabinoids in integument wounds. Comprehensive searches were conducted across multiple databases, including CINAHL, Cochrane library, Medline, Embase, PubMed, Web of Science, and LILACS, encompassing records up to May 22, 2024. Eighteen studies met the inclusion criteria. Eleven were animal studies, predominantly utilizing murine models (n = 10) and one equine model, involving 437 animals. The seven human studies ranged from case reports to randomized controlled trials, encompassing 92 participants aged six months to ninety years, with sample sizes varying from 1 to 69 patients. The studies examined the effects of various cannabinoid formulations, including combinations with other plant extracts, crude extracts, and purified and synthetic cannabis-based medications administered topically, intraperitoneally, orally, or sublingually. Four animal and three human studies reported complete wound closure. Hemp fruit oil extract, cannabidiol (CBD), and GP1a resulted in complete wound closure in twenty-three (range: 5–84) days with a healing rate of 66–86% within ten days in animal studies. One human study documented a wound healing rate of 3.3 cm2 over 30 days, while three studies on chronic, non-healing wounds reported an average healing time of 54 (21–150) days for 17 patients by oral oils with tetrahydrocannabinol (THC) and CBD and topical gels with THC, CBD, and terpenes. CBD and tetrahydrocannabidiol demonstrated significant potential in reducing bacterial loads in murine models. However, further high-quality research is imperative to fully elucidate the therapeutic potential of cannabinoids in the treatment of bacterial skin infections and wounds. Additionally, it is crucial to delineate the impact of medicinal cannabis on the various phases of wound healing. This study was registered in PROSPERO (CRD42021255413).
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».