UK Medical Cannabis Registry: A Clinical Outcomes Analysis for Complex Regional Pain Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complex regional pain syndrome is characterized by severe, persistent pain. Emerging evidence suggests that cannabis-based medicinal products may represent a new therapeutic option. However, to date, no clinical studies have evaluated the effects of cannabis-based medicinal products in individuals with complex regional pain syndrome. The aim of this study is to assess changes in patient-reported outcome measures and the prevalence of adverse events associated with cannabis-based medicinal products prescribed for complex regional pain syndrome. METHODS: This case series assessed changes in patient-reported outcome measures over 6 months in complex regional pain syndrome patients enrolled in the UK Medical Cannabis Registry. Adverse events were measured and graded using the Common Terminology Criteria for Adverse Events version 4.0. RESULTS: A total of 64 patients were identified for inclusion. At baseline, pain severity measured by the Brief Pain Inventory Short Form was 6.69 ± 1.42. This improved at 1 (5.85 ± 1.73), 3 (5.91 ± 1.82), and 6 months (6.05 ± 1.72; p < 0.050). Participants also reported improvements in severity as measured by the Short Form-McGill Pain Questionnaire-2 and pain visual analogue scale at the same time points (p < 0.050). Participants also reported improvements in anxiety symptoms, sleep quality, and general health-related quality of life (p < 0.050), as measured by validated measures. Five patients (7.81%) reported 50 (78.13%) adverse events. DISCUSSION: This study represents the outcomes in individuals with complex regional pain syndrome prescribed cannabis-based medicinal products. These suggest initiation of cannabis-based medicinal products is associated with improvements in patient-reported outcome measures. While these findings are consistent with the literature, they must be interpreted with caution, considering the limitations of this study. CONCLUSION: Cannabis-based medicinal products were associated with improvements in pain severity and interference. Participants also reported improvements in important metrics of health-related quality of life. This supports further research through high-quality randomized controlled trials to ascertain the efficacy of cannabis-based medicinal products in improving complex regional pain syndrome symptoms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».