<p>Cannabis Extract CT-921 Has a High Efficacy–Adverse Effect Profile in a Neuropathic Pain Model</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Legalization of cannabis encourages the development of specific cultivars to treat disease such as neuropathic pain. Because of the large number of cultivars, it is necessary to prioritize extracts before proceeding to clinical trials. PURPOSE: To compare extracts of two unique cannabis cultivars (CT-921, CT-928) for treatment of neuropathic pain induced by constriction of sciatic nerve in mice and to illustrate the use of this animal model to set priority for future trials. METHODS: Pain severity was measured by threshold force causing paw withdrawal. Dose-response relationships and time course were determined for intravenously injected extracts of cultivars and vehicle. The doses for allodynia relief were correlated with decreased respiratory rate, temperature and behavioral changes. RESULTS: , administration of CT-928 significantly decreased respiratory rate while CT-921 did not. CT-928 decreased temperature more than CT-921. CT-928 produced frantic hyperactivity not seen with CT-921. At equivalent analgesic doses, THC was much less in CT-921 than in CT-928 suggesting interactions with components other than THC influenced the analgesia. At equivalent analgesic doses, efficacy-to-adverse effect profile for CT-928 was worse than for CT-921. CONCLUSION: Both extracts relieved neuropathic pain; however, CT-921 had a better efficacy-to-adverse effect profile, a rational basis for prioritizing cultivars for future clinical evaluation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».