Efficacy of Cannabis and its Constituents in Disease Management:Insights from Clinical Studies
Notice bibliographique
Résumé
There is a long history of informal use of Cannabis sativa (commonly called cannabis) for many purposes, including treating various ailments worldwide. However, the legalization of cannabis in multiple countries, specifically for medical purposes, has grabbed the researchers' attention to discover the scientific evidence regarding cannabis's beneficial effects. Among over 500 identified compounds (cannabinoids), Δ9-Tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol (CBD) are two major active cannabinoids derived from cannabis. Cannabinoids exert their effects through cannabinoid receptors (CB1R and CB2R). In the recent past, clinical trials have shown the efficacy of cannabis and cannabinoids for various human ailments, such as cancer, neurological disorders, inflammatory bowel disease, chronic pain, and metabolic disorders. The commonly used constituents and derivatives of cannabis include CBD, THC, THCV, dronabinol, nabilone, and nabiximol. The cannabis constituents have also been used in combination with other agents, such as megestrol acetate, in some clinical trials. The common routes for the administration of cannabis are oral, sublingual, or topical. Cannabis has also been consumed through smoking, inhalation, or with food and tea. A maximum of 572 patients and a minimum of nine patients have participated in a single clinical trial. Cannabis is legalized in some countries with restrictions, such as Belize, Canada, Colombia, Costa Rica, The Czech Republic, Jamaica, Netherlands, South Africa, Spain, and Uruguay. This article provides a compilation of published studies focusing on clinal trials on the therapeutic effects of cannabis. The adverse effects of cannabis and its constituents are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».