<scp>UK</scp> Medical Cannabis Registry: An Analysis of Outcomes of Medical Cannabis Therapy for Hypermobility‐Associated Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study aims to evaluate the clinical outcomes in patients with hypermobility spectrum disorder (HSD) and hypermobile Ehlers-Danlos syndrome (hEDS) with chronic pain following treatment with cannabis-based medicinal products (CBMPs). METHODS: This was a case series conducted with the UK Medical Cannabis Registry. The primary outcomes were changes in the following validated patient-reported outcome measures at 1, 3, 6, 12, and 18 months compared with baseline: Short-Form McGill Pain Questionnaire 2 (SF-MPQ-2), pain visual analog scale score (Pain-VAS), Brief Pain Inventory (BPI), five-level EQ-5D (EQ-5D-5L), Single-Item Sleep Quality Scale (SQS), General Anxiety Disorder Seven-Item Scale (GAD-7), and Patient Global Impression of Change. The incidence of adverse events was analyzed as secondary outcomes. Statistical significance was defined as P <0.050. RESULTS: A total of 161 patients met inclusion criteria. Improvements were observed in BPI severity and interference subscales, SF-MPQ-2, and Pain-VAS (P < 0.001). Changes were also seen in the EQ-5D-5L index value, SQS, and GAD-7 (P < 0.001). A total of 50 patients (31.06%) reported one or more adverse event with a total incidence of 601 (373.29%). The most frequent rating for adverse events was moderate (n = 258; 160.25%), with headache being the most common (n = 44; 27.33%). CONCLUSION: An association was identified between patients with HSD/hEDS with chronic pain and improvements in pain-specific and general health-related quality of life following the commencement of CBMPs. CBMPs were also well tolerated at 18 months. These findings must be interpreted within the context of the limitations of study design but add further weight to calls for randomized controlled trials.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».