Neuroprotection Following Concussion: The Potential Role for Cannabidiol
Notice bibliographique
Résumé
Cannabidiol (CBD) has been generating increasing interest in medicine due to its therapeutic properties and an apparent lack of negative side effects. Research has suggested that high dosages of CBD can be taken acutely and chronically with little to no risk. This review focuses on the neuroprotective effects of a CBD, with an emphasis on its implications for recovering from a mild traumatic brain injury (TBI) or concussion. CBD has been shown to influence the endocannabinoid system, both by affecting cannabinoid receptors and other receptors involved in the endocannabinoid system such as vanilloid receptor 1, adenosine receptors, and 5-hydroxytryptamine via cannabinoid receptor-independent mechanisms. Concussions can result in many physiological consequences, potentially resulting in post-concussion syndrome. While impairments in cerebrovascular and cardiovascular physiology following concussion have been shown, there is unfortunately still no single treatment available to enhance recovery. CBD has been shown to influence the blood brain barrier, brain-derived neurotrophic factors, cognitive capacity, the cerebrovasculature, cardiovascular physiology, and neurogenesis, all of which have been shown to be altered by concussion. CBD can therefore potentially provide treatment to enhance neuroprotection by reducing inflammation, regulating cerebral blood flow, enhancing neurogenesis, and protecting the brain against reactive oxygen species. Double-blind randomized controlled trials are still required to validate the use of CBD as medication following mild TBIs, such as concussion.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».