Cannabidiol as a Novel Candidate Alcohol Use Disorder Pharmacotherapy: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
There is substantial interest in the therapeutic potential of cannabidiol (CBD), a nonpsychoactive cannabinoid found in plants of the genus Cannabis. The goal of the current systematic review was to characterize the existing literature on this topic and to evaluate the credibility of CBD as a candidate pharmacotherapy for alcohol use disorder (AUD). Using a comprehensive search strategy, 303 unique potential articles were identified and 12 ultimately met criteria for inclusion (8 using rodent models, 3 using healthy adult volunteers, and 1 using cell culture). In both rodent and cell culture models, CBD was found to exert a neuroprotective effect against adverse alcohol consequences on the hippocampus. In rodent models, CBD was found to attenuate alcohol-induced hepatotoxicity, specifically, alcohol-induced steatosis. Finally, findings from preclinical rodent models also indicate that CBD attenuates cue-elicited and stress-elicited alcohol seeking, alcohol self-administration, withdrawal-induced convulsions, and impulsive discounting of delayed rewards. In human studies, CBD was well tolerated and did not interact with the subjective effects of alcohol. Collectively, given its favorable effects on alcohol-related harms and addiction phenotypes in preclinical models, CBD appears to have promise as a candidate AUD pharmacotherapy. This is further bolstered by the absence of abuse liability and its general tolerability. A clear limitation to the literature is the paucity of human investigations. Human preclinical and clinical studies are needed to determine whether these positive effects in model systems substantively translate into clinically relevant outcomes.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».