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Enregistrement W2943546303 · doi:10.1097/cxa.0000000000000026

Narrative Review of Cannabidiol as an Antipsychotic and Recommendations for Legal Regulations

2018· article· en· W2943546303 sur OpenAlexaffvenue
Lisa Rachel Lena Walkey, Robert L. Tanguay, Nady el‐Guebaly

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Addiction · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabidiolPsychosisCannabinolAntipsychoticSchizophrenia (object-oriented programming)CannabisPsychiatryMedicineCannabinoidPsychotomimeticPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Introduction: This paper will review the effects of cannabidiol (CBD) in regards to psychosis and schizophrenia, and its purported treatment for psychosis. Methods: A PubMed search was completed using terms: "Cannabidiol and Psychosis," for which 63 studies were found; "Cannabidiol and Schizophrenia," for which 65 studies were found; and "Cannabidiol and Psychotomimetic," for which 37 studies were found. Inclusion criteria included English-language articles published from 2000 to present (July 2016) for human studies only, leading to 7 clinical trials for review. Following this search, 2 additional papers published in 2018 were added for completeness, totaling 9 clinical trials. Results: There have been recent studies showing psychosis is secondary to the tetrahydrocannabinol (THC) in marijuana; more striking is that studies were found showing CBD may be protective and actually have antipsychotic properties equal in efficacy to atypical antipsychotics. THC and CBD seem to have opposite physiologic effects on endogenous anandamide levels and cannabinol receptor binding, the mechanism likely leading to CBD's antipsychotic effect. Conclusions: Early evidence shows that CBD may be a novel and viable treatment for psychosis. This may have an effect on the regulation of CBD and THC percentages in regards to the prevention of early onset schizophrenia. Introduction: Cet article passera en revue les effets du cannabidiol (CBD) en ce qui concerne la psychose et la schizophrénie, et son prétendu traitement pour la psychose. Méthodes: Une recherche PubMed a été complétée en utilisant des termes: “Cannabidiol and Psychosis”, pour lesquels 63 études ont été repérées; “Cannabidiol and Schizophrenia”, pour lequel 65 études ont été repérées; et “Cannabidiol et Psychotomimetic,” pour lequel 37 études ont été repérées. Les critères d’inclusion comprenaient des articles de langue anglaise publiés de 2000 à aujourd’hui (juillet 2016) pour les études sur les humains seulement, menant à 7 essais cliniques d’évaluation. Suite à cette recherche, deux articles supplémentaires publiés en 2018 ont été ajoutés pour l’exhaustivité, totalisant 9 essais cliniques. Résultats: Des études récentes ont démontré que la psychose est secondaire au THC dans la marijuana; Il est plus marquant de constater que des études ont montré que le CBD peut être protecteur et avoir des propriétés antipsychotiques égales en efficacité aux antipsychotiques atypiques. Le THC et le CBD semblent avoir des effets physiologiques opposés sur les taux endogènes d’anandamide et de liaison au récepteur du cannabinol, mécanisme susceptible de conduire à l’effet antipsychotique du CBD. Conclusions: Les premières données montrent que le CBD peut être un traitement nouveau et viable contre la psychose. Cela pourrait avoir un effet sur la régulation des pourcentages de CBD et de THC en ce qui concerne la prévention de la schizophrénie précoce.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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