Stand der Evidenz
Gesamtbild und methodische Qualität der Studienlage
Die vorliegenden Studien zeigen ein uneinheitliches Bild hinsichtlich der Wirkung von Cannabis auf die Schlafqualität. Whiting 2015 wertete in einer systematischen Übersicht 79 randomisierte kontrollierte Studien mit insgesamt 6.462 Teilnehmenden aus und klassifizierte die Evidenzqualität für die Verbesserung von Schlafstörungen als niedrig, da sie sich auf wenige Studien mit uneinheitlichen Ergebnissen stützte. Dahingegen berichten da Silva 2025 und Bhagavan 2020 über positive Effekte: Da Silva 2025 beschrieb in einer Meta-Analyse von 6 randomisierten kontrollierten Studien mit 1.077 Patienten eine signifikante Verbesserung der subjektiven Schlafqualität (SMD=0,53; 95% CI 0,03–1,02), speziell bei Insomnie. Bhagavan 2020 fand in einer Meta-Analyse von 3 Studien eine signifikante Verbesserung nach 4 bis 8 Wochen, basierend auf dem Pittsburgh Sleep Quality Index. Andere Studien deuten jedoch auf fehlende Effekte oder geringe Belastbarkeit der Daten hin. Suraev 2020 bewertete die Evidenz als unzureichend für den routinemäßigen klinischen Einsatz, gestützt auf 12 klinische Studien mit meist moderatem bis hohem Risiko systematischer Fehler. Die methodische Qualität variiert stark zwischen einzelnen Publikationen, was zu widersprüchlichen Gesamtergebnissen führt.
Untersuchte Präparate, Wirkstoffe und Dosierungen
Die untersuchten Zubereitungen und Wirkstoffprofile sind heterogen. In den Studien wurden isolierte Cannabinoide wie Cannabidiol (CBD) und Tetrahydrocannabinol (THC) sowie Kombinationen aus beiden getestet. Gournay 2026 untersuchte 300 mg CBD täglich, wobei sich eine stärkere Reduktion der Schlafstörungen gegenüber 50 mg CBD zeigte, jedoch kein signifikanter Unterschied zur Placebogruppe vorlag. Narayan 2024 und Narayan 2025 testeten jeweils 150 mg CBD oromukosal; erstere Studie zeigte keine signifikante Verbesserung der primären Schlafparameter, während in der zweiten Studie das Wohlbefinden und die objektive Schlafeffizienz anstiegen. Walsh 2025 und Boylan 2024 fokussierten auf Dronabinol bei obstruktiver Schlafapnoe, wobei Walsh 2025 eine Reduktion des Apnoe-Hypopnoe-Index (AHI) um bis zu 19,7 Ereignisse pro Stunde gegenüber Placebo berichtete. Suraev 2024 und Suraev 2026 testeten eine Kombination aus 10 mg THC und 200 mg CBD; hier kam es zu einer Reduktion der Gesamtschlafzeit und des REM-Schlafs, jedoch ohne Besserung des Einschlafens. Arkell 2023 stützte sich auf Berichte von Nutzern von Vollspektrum-Präparaten.
Patientengruppen und Studienumfang
Die Studienpopulationen umfassen Personen mit primärer Insomnie, chronischem Schmerz, posttraumatischer Belastungsstörung (PTSD) und obstruktiver Schlafapnoe (OSA). AminiLari 2022 wertet in einer Meta-Analyse 39 Studien mit 5.100 Teilnehmenden aus; in 33 dieser Studien litten die Patienten unter chronischem Schmerz. Da Silva 2025 schloss Studien mit Patienten ein, die unter Insomnie litten, mit einer Stichprobe von 1.077 Teilnehmenden. Bell 2024 befasst sich in einer Leitlinie mit chronischem Schmerz und den damit einhergehenden Schlafstörungen. Carley 2018 und Walsh 2025 untersuchten spezifisch Erwachsene mit moderater bis schwerer OSA; Carley 2018 erfasste 73 Patienten, Walsh 2025 eine kleinere Gruppe von 11 Personen im Rahmen einer Dosisfindungsstudie. Lappas 2024 konzentrierte sich auf pharmakologische Interventionen im Kontext der PTSD und wertete 99 randomisierte kontrollierte Studien mit 10.481 Teilnehmenden aus. De Feo 2023 untersuchte Krebspatienten mit psychologischen Symptomen, dabei handelte es sich um 15 randomisierte kontrollierte Studien.
Divergenzen der Ergebnisse und Einflussfaktoren
Die Unterschiede in den Studienergebnissen können auf verschiedene Faktoren zurückgeführt werden. Whiting 2015 benennt die Inkonsistenz der Ergebnisse als Hauptgrund für die niedrige Evidenzqualität. Suraev 2020 verweist auf fehlende Forschung und ein hohes Risiko systematischer Fehler in den meisten klinischen Studien, was eine klare Empfehlung erschwert. Ranum 2022 stellt fest, dass nur 2 von 34 Studien sich spezifisch auf Insomnie-Patienten konzentrierten, was die Übertragbarkeit auf diese Zielgruppe einschränkt. Bei der Analyse von AminiLari 2022 zur Wirkung bei chronischem Schmerz ergab sich nur eine kleine Verbesserung der Schlafqualität, mit einer modellierten relativen Differenz für die Erreichung eines minimal klinisch relevanten Unterschieds von 8%. Bei der obstruktiven Schlafapnoe zeigt Carley 2018 eine deutliche Reduktion der AHI und der Tagesschläfrigkeit, wohingegen Suraev 2026 bei Insomnie-Patienten eine Zunahme der REM-Latenz und eine Abnahme des REM-Schlafs beobachtete. Velzeboer 2022 hebt hervor, dass es zwar zu subjektiven Verbesserungen kommt, diese aber in den meisten randomisierten kontrollierten Studien nicht von objektiven Veränderungen der Schlafarchitektur begleitet sind.
Offene Fragen und Limitationen
Es bleibt unklar, inwiefern die positiven Effekte auf die subjektive Schlafqualität zu einer langfristigen Verbesserung der Schlafgesundheit führen, da die meisten Studien kurze Nachbeobachtungszeiten aufweisen. AminiLari 2022 berichtet von einem medianen Follow-up von nur 35 Tagen. Langzeitdaten zur Sicherheit und Nachhaltigkeit der Therapie fehlen weitgehend. Suraev 2020 schließt aus der Datenlage nicht auf eine routinemäßige Anwendung, da die Evidenz nicht suffizient ist. Bei der Kombination aus THC und CBD zeigt Suraev 2026 eine Beeinträchtigung der kognitiven Genauigkeit bei einem spezifischen Test sowie eine leichte Zunahme der Sedierung, was die Frage aufwirft, wie Nebenwirkungen bei älteren Patienten oder im Arbeitsalltag zu managen sind. Narayan 2025 bestätigt zwar, dass kognitive Funktionen nach Einnahme unbeeinträchtigt bleiben, die Datenbasis hierfür ist jedoch klein. De Feo 2023 stellt fest, dass für die Empfehlung in der Onkologie noch qualitativ bessere Forschung abgewartet werden muss, da nur 6 von 15 randomisierten kontrollierten Studien einen Nutzen zeigten. Die generelle Heterogenität in Bezug auf Dosierung, Verabreichungsweg und Patientencharakteristika zwischen den Studien erschwert den Vergleich und die Entwicklung einheitlicher Anwendungsempfehlungen.