Evidence-based Potential Therapeutic Applications of Cannabinoids in Wound Management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although wound management is a major component of all domains of healthcare, conventional therapeutics have numerous limitations. The endocannabinoid system of the skin, one of the major endogenous systems, has recently been connected to wound healing. Cannabinoids and their interactions with the endogenous chemical signaling system may be a promising therapeutic option because they address some of the fundamental pathways for physiologic derangement that underpin chronic integumentary wounds. RECENT ADVANCES: The therapeutic applications of cannabinoids are increasing because of their legalization and resulting market expansion. Recently, their immunosuppressive and anti-inflammatory properties have been explored for the treatment of wounds that are not effectively managed by conventional medicines. CRITICAL ISSUES: Failure to manage wounds effectively is associated with reduced quality of life, disability, mortality, and increased healthcare expenditures. Therapeutic options that can manage wounds effectively and efficiently are needed. In this review, the authors summarize recent advances on the use of cannabinoids to treat skin disorders with an emphasis on wound management. FUTURE DIRECTIONS: Effective wound management requires medicines with good therapeutic outcomes and minimal adverse effects. Despite the promising results of cannabinoids in wound management, further controlled clinical studies are required to establish the definitive role of these compounds in the pathophysiology of wounds and their usefulness in the clinical setting.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».