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Enregistrement W4415955000 · doi:10.1186/s42238-025-00348-x

The impact of tetrahydrocannabinol on central pain modulation in chronic pain: a randomized clinical comparative study of offset analgesia and conditioned pain modulation in fibromyalgia

2025· article· en· W4415955000 sur OpenAlexaboutno aff
Yara Agbaria, Raz Preger, Valerie Aloush, Jacob N. Ablin, Haggai Sharon, Giris Jacob

Notice bibliographique

RevueJournal of Cannabis Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTel Aviv Sourasky Medical Center
Mots-clésPlaceboFibromyalgiaChronic painMcGill Pain QuestionnaireVisual analogue scaleCrossover studyTetrahydrocannabinolRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tetrahydrocannabinol (THC) has shown efficacy in alleviating chronic pain, particularly in disorders characterized by central sensitization. Offset analgesia (OA) and conditioned pain modulation (CPM) are key biomarkers used to evaluate central pain modulation. This study aimed to compare the effects of THC on OA and CPM in fibromyalgia syndrome (FMS), a prototypical condition of central sensitization. METHODS: In a randomized, double-blind, placebo-controlled crossover design, 23 FMS patients participated in two experimental sessions. Each session included the McGill Pain Questionnaire, visual analogue scale (VAS) assessments, and evaluations of OA and CPM, conducted both before and after sublingual administration of either THC (0.2 mg/kg) or placebo. RESULTS: THC significantly reduced spontaneous pain ratings on the McGill scale compared to both baseline and placebo (P = 0.01 and P = 0.02, respectively). THC also significantly enhanced OA relative to baseline and placebo (P = 0.04 and P = 0.008), while no effect was observed on CPM (P = 0.27). Notably, baseline OA magnitude significantly predicted THC-induced pain relief (R² = 0.404, P = 0.003), whereas CPM did not show a significant association (P = 0.121). CONCLUSIONS: This is the first study to evaluate THC’s distinct effects on central pain modulation using both OA and CPM. THC selectively enhanced OA without influencing CPM, highlighting differential neural mechanisms underlying these paradigms. Furthermore, OA predicted treatment response, suggesting its potential as a biomarker for personalized cannabinoid-based therapies in FMS and other central sensitization disorders. TRIAL REGISTRATION: The study was prospectively registered on ClinicalTrials.gov (ID: NCT05644054) at 1.1.2023. Further details can be found at: https://clinicaltrials.gov/study/NCT05644054?locStr=Israel&country=Israel&cond=fibromyalgi215a%20&intr=THC&aggFilters=status:not%20rec&rank=1 .

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,395 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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