Cannabinoids and Adverse Convulsive Effects: A Pharmacovigilance and Addictovigilance Analysis of Cases Reported in France
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seizures after the use of cannabinoids are reported, but no precise descriptions of the characteristics of subjects and factors that may trigger seizures are available. OBJECTIVES: To study the characteristics and circumstances associated with the occurrence of seizures in individuals using cannabinoids for medical or recreational purposes. METHODS: A retrospective analysis of spontaneous reports of adverse drug effects issued by the French pharmacovigilance and addictovigilance systems, and by manufacturers, extracted data from the Eudravigilance database (01/01/1985-21/07/2023). The request used the broad MedDRA SMQ term 'convulsive', with all products containing cannabinoids (THC, CBD, cannabis or natural cannabinoids). RESULTS: Among 4296 notifications with cannabinoids, 130 (3%) reports of convulsive effects were analysed: 29 cases (23.3%) related to medical use (27 CBD, 1 THC and 2 combined THC/CBD preparations) and 98 (75.4%) related to recreational use. The median age was 29.0 years (min-max: 3-75), 78.7% were men and 81.1% were serious cases. Among the recreational users, 38.8% used Cannabis sativa with a history of epilepsy, and 68.4% of them were taking antiepileptics. In total, 67.7% of individuals had at least one risk factor for seizures, i.e., 31.0% among medical users and 78.6% among recreational users. The main risk factors with medical use were inefficacy of CBD (17.2%), fatigue (13.8%) and concomitant epileptogenic medications (10.3%). The main risk with recreational use was concomitant epileptogenic medications (39.8%), consumption of illicit drugs (33.7%) and alcohol (32.7%). CONCLUSION: This analysis demonstrates the importance of alerting cannabinoid users, particularly recreational cannabis users and those with a history of epilepsy, about seizure-associated risks. Moreover, educational information should be provided together with the prescription of licensed cannabinoids and medical cannabis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».