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Enregistrement W3189899199 · doi:10.1111/jocd.14352

Cannabinoids for skin diseases and hair regrowth

2021· review· en· W3189899199 sur OpenAlexaffabout
Aditya Gupta, Mesbah Talukder

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmetic Dermatology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisCannabidiolMedicineEndocannabinoid systemCannabinoidDermatologySynthetic cannabinoidsAcneErythemaPharmacologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of cannabis for skin diseases and hair regrowth is at the preliminary stage. LEGALIZATION: Many countries have approved cannabis for medical use; however, four countries Canada, Uruguay, South Africa, and Georgia have legalized it for both medical and recreational purposes. THE ENDOCANNABINOID SYSTEM: The endocannabinoid system may maintain skin homeostasis; two notable endocannabinoids include 2-Arachidonoylglycerol (2-AG) and N-arachidonoylethanolamine (AEA). ROUTES OF ADMINISTRATION AND PHARMACOKINETICS: Topical cannabinoids can avoid the first-pass metabolism and reduce respiratory side effects; however, the high hydrophobicity of cannabinoids may hinder percutaneous absorption. SKIN DISORDERS AND HAIR GROWTH: Human clinical studies suggest that cannabinoids may be used in eczema, acne, pruritus, and systemic sclerosis treatment. Cannabidiol (CBD) may enhance hair growth via multiple mechanisms. SAFETY: Topical cannabis may cause mild side effects such as pruritus, burning, erythema, and stinging; they are relatively safer than inhalation and oral cannabis. Cannabis use may be associated with allergic symptoms and reduced immune response to live vaccination. CANNABINOIDS IN PRACTICE: Despite growing interest, dermatologists should be cautious prescribing cannabinoids due to insufficient clinical data on both efficacy and safety.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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