Investigation into Cannabidiol as a Potential Treatment for Preeclampsia in B6D2F1 Mice with Placenta Specific Human Transgene hsFLT1: A Research Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia is a common pregnancy complication that leaves the affected individual to choose between preterm delivery or risking death. These outcomes are far from ideal and the search for a better treatment is underway. Previous studies have implicated whole flower commercial cannabis use as a risk factor for the development of preeclampsia as well as other partum complications. However, commercial cannabis is high in Δ9-Tetrahydrocannabinol and other psychoactive cannabinoids and low in cannabidiol. Therefore, it is imperative that the use of isolated CBD as a potential therapy is investigated. In this study novel mouse models of preeclampsia will be utilized to demonstrate the effect of cannabidiol on expecting mothers who are predisposed to preeclampsia. This will be demonstrated using B6D2F1 mice with placenta specific human transgene hsFLT1 to simulate preeclampsia. Cannabidiol will be introduced at different stages of gestation and symptoms of preeclampsia will be measured through blood pressure, protein urine content, and fetal mortality rate. The group with mice receiving cannabidiol prior to implantation are anticipated to show the lowest incidences of preeclampsia symptoms. With so many studies suggesting cannabidiol as a treatment method for a variety of the most dangerous symptoms of preeclampsia, it may be possible that cannabis will allow future mothers afflicted with Preeclampsia to bring their child to full-term.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».