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Enregistrement W2896165905 · doi:10.1042/ns20170144

Potential for endocannabinoid system modulation in ocular pain and inflammation: filling the gaps in current pharmacological options

2018· review· en· W2896165905 sur OpenAlexaff
J. Daniel Lafreniere

Notice bibliographique

RevueNeuronal Signaling · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndocannabinoid systemMedicineAnalgesicNeuropathic painChronic painNeuroprotectionDiseaseNeuroscienceCannabinoidInflammationIntensive care medicineBioinformaticsPharmacologyPhysical therapyPsychologyImmunologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Challenges in the management of ocular pain are an underappreciated topic. Currently available therapeutics lack both efficacy and clear guidelines for their use, with many also possessing unacceptable side effects. Promising novel agents would offer analgesic, anti-inflammatory, and possibly neuroprotective actions; have favorable ocular safety profiles; and show potential in managing neuropathic pain. Growing evidence supports a link between the endocannabinoid system (ECS) and a range of physiological and disease processes, notably those involving inflammation and pain. Both preclinical and clinical data suggest analgesic and anti-inflammatory actions of cannabinoids and ECS-modifying drugs in chronic pain conditions, including those of neuropathic origin. This review will examine existing evidence for the anatomical and physiological basis of ocular pain, specifically, ocular surface disease and the development of chronic ocular pain. The mechanism of action, efficacy, and limitations of currently available treatments will be discussed, and current knowledge related to ECS-modulation of ocular pain and inflammatory disease will be summarized. A perspective will be provided on the future directions of ECS research in terms of developing cannabinoid therapeutics for ocular pain.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeAutre devis
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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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