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Enregistrement W4404418421 · doi:10.1111/papr.13438

<scp>UK</scp> medical cannabis registry: A clinical outcome analysis of medical cannabis therapy in chronic pain patients with and without co‐morbid sleep impairment

2024· article· en· W4404418421 sur OpenAlexaboutno aff
Ishita Datta, Simon Erridge, Carl Holvey, Ross Coomber, Rahul Guru, Wendy Holden, Alia Darweish Medniuk, Mohammed Sajad, Robert Searle, Azfer Usmani, S. L. Varma, James Rucker, Michael Platt, Mikael H. Sodergren

Notice bibliographique

RevuePain Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortAnxietyMcGill Pain QuestionnaireCohort studyBrief Pain InventoryChronic painDepression (economics)Sleep (system call)PopulationPhysical therapyProspective cohort studyInternal medicinePsychiatryVisual analogue scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Chronic pain (CP) affects 35.0%-51.3% of the UK population, with 67%-88% reporting sleep disturbances. Cannabis-based medicinal products (CBMPs) have shown therapeutic potential in managing CP. Evidence suggests poor sleep worsens pain perception; therefore, this study aimed to assess patient-reported outcome measures (PROMs) following CBMP treatment in CP patients with and without co-morbid sleep impairment. METHODS: A prospective cohort study of CP patients from the UK Medical Cannabis Registry was conducted. Participants were separated by baseline single-item sleep quality scale (SQS) score into sleep impaired (SQS ≤3) and unimpaired (SQS ≥4) cohorts. The primary outcome assessed changes in PROMs from baseline to 1-, 3-, 6-, and 12-months. Participants completed the following: SQS, General Anxiety Disorder-7, EQ-5D-5L, Brief Pain Inventory (BPI), and Short-Form McGill Pain Questionnaire-2. Significance was defined as p < 0.050. RESULTS: 1139 participants met the inclusion criteria (sleep impaired: n = 517, 45.4%; sleep unimpaired: n = 622, 54.61%). The sleep impaired cohort showed improvements in all PROMs at each follow-up (p < 0.010). The sleep unimpaired cohort showed similar results (p < 0.050), except in SQS and ED-5Q-5L: self-care and anxiety/depression scores (p > 0.050). However, the sleep impaired cohort observed greater improvements in BPI pain severity (p < 0.050) and SQS (p < 0.001) than the sleep unimpaired cohort at all follow-ups. 2817 adverse events were self-reported between both cohorts (p = 0.197). DISCUSSION: These findings align with literature that shows associated improvements in pain outcomes following CBMP administration. Sleep impaired individuals were more likely to experience greater pain severity improvements. However, this was not confirmed on multivariate logistic regression analysis and instead may be confounded by baseline pain severity. CONCLUSION: Whilst these results show promise for the effects of CBMPs on CP, they must be examined within the limitations of the study design. These findings provide further evidence to support the design of subsequent randomized controlled trials to verify causality between CBMPs and pain outcomes.

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 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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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