Medicinal Cannabis, Chronic Pain and Sleep: Efficacy and Safety, Patients’ Perspectives, and Patterns of Use
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain and sleep problems are two prevalent conditions frequently reported by the general population. Despite limited evidence, in recent decades, there has been a rapid rise in the use of Medicinal Cannabis (MC) for managing these two health conditions. Cannabis is increasingly used for therapeutic purposes by Canadians; however, this therapeutic option has largely emerged as a result of legal challenges instead of highquality empirical evidence establishing that the benefits exceed the harms. Furthermore, complicating the use of cannabis as a therapeutic product is its’ recreational use. Canada is the leading per capita consumer of cannabis for recreational use, which has raised concerns among some healthcare providers that patients may seek authorization to use MC for non-medical purposes. Therefore, the current thesis has examined three areas to inform the use of MC based on rigorous quantitative and qualitative approaches. It begins with investigating the efficacy and safety of MC and cannabinoids for impaired sleep through conducting a systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials. Subsequently, it explores patients’ perspective towards MC use for chronic non-cancer pain (CNCP) using a qualitative approach and finally, it assesses declared rationale for cannabis use before and after legalization for recreational use for therapeutic purposes in Canada.
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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) | 0,000 | 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) | 0,014 | 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 ».