Cannabidiol was ineffective for manic episode of bipolar affective disorder
Notice bibliographique
Résumé
The pharmacological profile of cannabidiol (CBD) has several characteristics in common with drugs known to benefit bipolar affective disorder (BAD), leading to the hypothesis that CBD may have therapeutic properties in BAD. Therefore, the aim of the present report was to directly investigate for the first time the efficacy and safety of CBD in two patients with BAD. Both patients met DSM IV criteria for bipolar I disorder experiencing a manic episode without comorbid conditions. This was an inpatient study, and the efficacy, tolerability and side effects were assessed. Both patients received placebo for the initial 5 days and CBD from the 6th to 30th day (initial oral dose of 600 mg reaching 1200 mg/ day). From the 6th to the 20th day, the first patient (a 34-year-old woman) received adjunctive olanzapine (oral dose of 10-15 mg). On day 31, CBD treatment was discontinued and replaced by placebo for 5 days. The first patient showed symptoms improvement while on olanzapine plus CBD, but showed no additional improvement during CBD monotherapy. The second patient (a 36-year-old woman) had no symptoms improvement with any dose of CBD during the trial. Both patients tolerated CBD very well and no side-effects were reported. These preliminary data suggest that CBD may not be effective for the manic episode of BAD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».