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Enregistrement W1580703892 · doi:10.4137/sart.s25081

Cannabidiol as an Intervention for Addictive Behaviors: A Systematic Review of the Evidence

2015· review· en· W1580703892 sur OpenAlexafffund
Mélissa Prud'homme, Romulus Cata, Didier Jutras‐Aswad

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Research and Treatment · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésCannabidiolAddictionCannabisIntervention (counseling)MedicinePsychiatryDrugPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug addiction is a chronically relapsing disorder characterized by the compulsive desire to use drugs and a loss of control over consumption. Cannabidiol (CBD), the second most abundant component of cannabis, is thought to modulate various neuronal circuits involved in drug addiction. The goal of this systematic review is to summarize the available preclinical and clinical data on the impact of CBD on addictive behaviors. MEDLINE and PubMed were searched for English and French language articles published before 2015. In all, 14 studies were found, 9 of which were conducted on animals and the remaining 5 on humans. A limited number of preclinical studies suggest that CBD may have therapeutic properties on opioid, cocaine, and psychostimulant addiction, and some preliminary data suggest that it may be beneficial in cannabis and tobacco addiction in humans. Further studies are clearly necessary to fully evaluate the potential of CBD as an intervention for addictive disorders.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,297 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations133
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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