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Enregistrement W4414895411 · doi:10.1080/17446651.2025.2572339

Should cannabis be used in the management of endometriosis?

2025· article· en· W4414895411 sur OpenAlexaff
Mike Armour, Justin Sinclair, Callie Seaman, Amelia K. Mardon, Toobah Farooqi, Orit Holtzman, Mathew Leonardi

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Endocrinology & Metabolism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisEndometriosisObservational studyMental healthEffects of cannabisRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Endometriosis is a chronic inflammatory condition that affects around 1 in 7 women of reproductive age. Current medical treatments tend to be sub-optimal to manage the range of symptoms, with low levels of patient satisfaction. Cross-sectional and retrospective data suggests that people with endometriosis are consuming cannabis to help manage their symptoms. AREAS COVERED: This review discusses the evidence for consumption of medicinal cannabis to help manage endometriosis symptoms, including potential mechanisms of action from both animal models and human studies, usage in the community, the current evidence from clinical trials and observational studies, and the safety and potential drug interactions. EXPERT OPINION: While there is a lack of high-quality clinical trial evidence, significant self-reported evidence from cross-sectional surveys and retrospective observational data suggests that those consuming medicinal cannabis report reductions in endometriosis symptoms such as pelvic pain, dysmenorrhea and gastrointestinal symptoms, and improve mental health and sleep. Given the low levels of satisfaction with current treatment options, consideration should be given to trialing medicinal cannabis as part of the interdisciplinary management of endometriosis in those who express interest and who do not demonstrate any significant contraindications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,357 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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