The impact of cannabis use on local anesthetic dosing during hair restoration surgery: a case report, proposed mechanisms, and clinical recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis use has increased significantly in the last decade. This article presents a case where a patient needed more local anesthetic (LA) than usual to induce effective anesthesia during hair transplant surgery. The reason cannabis users often need more LA is poorly understood. One possibility is that cannabis withdrawal effect makes patients more sensitive to pain and stress. Additionally, vasodilatory property of cannabis may speed up LA clearance from the application site. The interactions of two major cannabinoids, cannabidiol (CBD) and tetrahydrocannabinol (THC), with cannabinoid receptor type 1 (CB1), cannabinoid receptor type 2 (CB2), and transient receptor potential vanilloid 1 (TRPV1) receptors are also complex. Furthermore, CBD and THC function as cytochrome P450 enzyme inhibitors potentially impacting systemic metabolism. When planning to administer LA during hair restoration surgery in cannabis users, clinicians should obtain a detailed history of prior consumption (type of cannabis, frequency, dosage). Preoperative planning should consider the anticipated duration of surgery and calculate the maximum safe LA dose to avoid the risk of toxicity. Also, patients should be carefully monitored for vital signs during surgery. If a patient requires frequent re-injection to remain pain free, the surgeon may need to re-assess the surgical plan to avoid toxicity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».