Regulation of nausea and vomiting by cannabinoids
Notice bibliographique
Résumé
Considerable evidence demonstrates that manipulation of the endocannabinoid system regulates nausea and vomiting in humans and other animals. The anti-emetic effect of cannabinoids has been shown across a wide variety of animals that are capable of vomiting in response to a toxic challenge. CB(1) agonism suppresses vomiting, which is reversed by CB(1) antagonism, and CB(1) inverse agonism promotes vomiting. Recently, evidence from animal experiments suggests that cannabinoids may be especially useful in treating the more difficult to control symptoms of nausea and anticipatory nausea in chemotherapy patients, which are less well controlled by the currently available conventional pharmaceutical agents. Although rats and mice are incapable of vomiting, they display a distinctive conditioned gaping response when re-exposed to cues (flavours or contexts) paired with a nauseating treatment. Cannabinoid agonists (Δ(9) -THC, HU-210) and the fatty acid amide hydrolase (FAAH) inhibitor, URB-597, suppress conditioned gaping reactions (nausea) in rats as they suppress vomiting in emetic species. Inverse agonists, but not neutral antagonists, of the CB(1) receptor promote nausea, and at subthreshold doses potentiate nausea produced by other toxins (LiCl). The primary non-psychoactive compound in cannabis, cannabidiol (CBD), also suppresses nausea and vomiting within a limited dose range. The anti-nausea/anti-emetic effects of CBD may be mediated by indirect activation of somatodendritic 5-HT(1A) receptors in the dorsal raphe nucleus; activation of these autoreceptors reduces the release of 5-HT in terminal forebrain regions. Preclinical research indicates that cannabinioids, including CBD, may be effective clinically for treating both nausea and vomiting produced by chemotherapy or other therapeutic treatments.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».