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Enregistrement W2997205944 · doi:10.1097/wnp.0000000000000612

Cannabinoids as an Emerging Therapy for Posttraumatic Stress Disorder and Substance Use Disorders

2019· review· en· W2997205944 sur OpenAlexaff
Jacob Cohen, Zelan Wei, Jonathan Phang, Robert B. Laprairie, Yanbo Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Neurophysiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisPsychiatryPosttraumatic stressSubstance useMedicineSubstance abuseClinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Posttraumatic Stress Disorder (PTSD) is a leading psychiatric disorder that mainly affects military and veteran populations but can occur in anyone affected by trauma. PTSD treatment remains difficult for physicians because most patients with PTSD do not respond to current pharmacological treatment. Psychotherapy is effective, but time consuming and expensive. Substance use disorder is often concurrent with PTSD, which leads to a significant challenge for PTSD treatment. Cannabis has recently received widespread attention for the potential to help many patient populations. Cannabis has been reported as a coping tool for patients with PTSD and preliminary legalization data indicate Cannabis use may reduce the use of more harmful drugs, such as opioids. Rigorous clinical studies of Cannabis could establish whether Cannabis-based medicines can be integrated into treatment regimens for both PTSD and substance use disorder patients.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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