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Enregistrement W3114782778 · doi:10.1002/jnr.24770

Cellular and behavioral basis of cannabinioid and opioid interactions: Implications for opioid dependence and withdrawal

2020· review· en· W3114782778 sur OpenAlexafffund
Aida Mohammadkhani, Stephanie L. Borgland

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésOpioidPsychologyKindlingNeurosciencePharmacologyMedicineInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The brain's endogenous opioid and endocannabinoid systems are neuromodulatory of synaptic transmission, and play key roles in pain, memory, reward, and addiction. Recent clinical and pre-clinical evidence suggests that opioid use may be reduced with cannabinoid intake. This suggests the presence of a functional interaction between these two systems. Emerging research indicates that cannabinoids and opioids can functionally interact at different levels. At the cellular level, opioid and cannabinoids can have direct receptor associations, alterations in endogenous opioid peptide or cannabinoid release, or post-receptor activation interactions via shared signal transduction pathways. At the systems level, the nature of cannabinoid and opioid interaction might differ in brain circuits underlying different behavioral phenomenon, including reward-seeking or antinociception. Given the rising use of opioid and cannabinoid drugs, a better understanding of how these endogenous signaling systems interact in the brain is of significant interest. This review focuses on the potential relationship of these neural systems in addiction-related processes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,310 · 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
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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