Canabinoides na dor crónica: uma revisão baseada na evidência
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Avaliar a evidência existente relativa à eficácia de canabinoides no tratamento da dor crónica. Fontes de dados: MEDLINE/PubMed, Cochrane Library, TRIP Database, National Guideline Clearing House, Canadian Medical Association Practice Guidelines. Métodos de revisão: Utilizando os termos MeSH cannabis e chronic pain fez-se, em agosto de 2019, uma pesquisa de meta-análises (MA), revisões sistemáticas (RS), estudos observacionais (EO), ensaios clínicos (EC) e guidelines, publicados em português e inglês, sem limite temporal. Incluíram-se estudos realizados em adultos com dor crónica, independentemente da causa, submetidos a terapêutica com canabinoides, excluindo-se aqueles com intervenção em dor aguda. Utilizou-se a escala Strength of Recommendation Taxonomy, da American Academy of Family Physicians, para atribuir níveis de evidência (NE) e força de recomendação (FR). Resultados: Dos 244 artigos encontrados, 16 cumpriram os critérios de inclusão: nove RS, quatro EC duplo-cegos aleatorizados e controlados com placebo, dois estudos retrospetivos de série de casos e um estudo prospetivo de série de casos. Todos os estudos selecionados abordavam dor crónica, mas de etiologia diversa (oncológica, neuropática, reumatológica, visceral). Os resultados entre os estudos não foram consistentes. Parece haver algum benefício na dor neuropática e na dor oncológica, embora haja consenso pelas revisões de que serão necessários estudos de maior dimensão e duração para que a utilização de canabinoides tenha evidência robusta. Podem verificar-se efeitos adversos gastrointestinais e nas funções cognitiva e motora, sobretudo com as preparações contendo maior dosagem de tetrahidrocanabinol. Não há evidência para utilização em dor de origem reumatológica ou visceral. Não se atribuiu NE 1 a qualquer estudo. Conclusões: A utilização de canabinoides, embora promissora e com eventual benefício identificado em pequenos estudos para alguns tipos de dor crónica (sobretudo a neuropática), tem evidência limitada (FR B) e requer a realização de ensaios de maior qualidade e dimensão. Devem ser considerados a eficácia e os possíveis efeitos secundários a longo prazo em estudos de maior duração, algo que poderá ser alcançado com a crescente utilização dos fármacos na prática clínica. Com base na evidência disponível, os canabinoides poderão ser uma solução de última linha em casos de dor refratária neuropática e oncológica.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".