Eficacia de un extracto de hierbas de cannabis 20:1 CBD:THC para el dolor y la inflamación en perros después de una osteotomía
- 1Departamento de Ciencias Biomédicas Veterinarias, Facultad Occidental de Medicina Veterinaria, Universidad de Saskatchewan, Saskatoon, SK, Canadá
- número arábigoDepartamento de Ciencias Clínicas de Pequeños Animales, Facultad Occidental de Medicina Veterinaria, Universidad de Saskatchewan, Saskatoon, SK, Canadá
- 3Facultad de Farmacia y Nutrición, Universidad de Saskatchewan, Saskatoon, SK, Canadá
Objetivo: Este estudio investiga la eficacia del extracto de hierbas de cannabis (CHE) de cannabidiol: tetrahidrocannabinol (CBD: THC) 20: 1 para reducir el dolor y mejorar la movilidad en perros sometidos a osteotomía de nivelación de la meseta tibial (TPLO) por ruptura del ligamento cruzado craneal (CCLr).
Métodos: Cuarenta y ocho perros se inscribieron en un ensayo clínico aleatorizado, doble ciego y controlado con placebo en el Western College of Veterinary Medicine entre diciembre de 2022 y octubre de 2024. Los perros fueron asignados a uno de los tres grupos de tratamiento: placebo (aceite de oliva aromatizado), 2 mg de CBD (0,1 mg de THC)/kg de peso corporal (pc) o 5 mg de CBD (0,25 mg de THC)/kg de peso corporal. Todos los perros recibieron un protocolo analgésico estándar peri y postoperatorio que consistía en opioides, bloqueos nerviosos, medicamentos antiinflamatorios no esteroideos (AINE) y gabapentina. Las evaluaciones veterinarias se realizaron en los días +1 y +14 después de la operación e incluyeron puntuaciones de dolor compuesto de Glasgow (GCPS), rango de movimiento de la rodilla (ROM), circunferencia del muslo y la rodilla y relaciones de simetría de la marcha. Se aconsejó a los propietarios que completaran un Inventario de dolor breve canino (CBPI) modificado en los días +3, +7 y +14. Las concentraciones plasmáticas de cannabinoides en los días 1 y 14 se analizaron mediante cromatografía líquida y espectrometría de masas en tándem (LC-MS/MS). Los datos se analizaron utilizando modelos mixtos lineales y ecuaciones de estimación generalizadas.
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