Efeitos terapêuticos do uso de canabinoides em doenças neurológicas e sistêmicas
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo. Caracterizar a utilização dos canabinoides na terapêutica de doenças neurológicas e sistêmicas, sob justificativa do advento de novas tecnologias, conhecimentos e potenciais usos das drogas pertencentes a esse grupo como um modulador da dor, inflamação e crises convulsivas. Método. Revisão narrativa de literatura conduzida entre 20 de maio de 2021 e 09 de junho de 2021 nas bases de dados PubMED, SciElo, Medline, Cochrane e Scopus utilizando os descritores: “Cannabidiol” AND “Pharmacology” AND “Nervous System Diseases”. Foram utilizados os seguintes critérios de inclusão: Adequação à temática proposta segundo o título e o resumo; Artigo publicado e revisado por pares e; Estudo em língua inglesa e/ou portuguesa. Da mesma forma, foram utilizados os critérios de exclusão: Estudos repetidos; Inadequação ao tema proposto. Resultados. Os canabinoides apresentaram segundo os estudos elencados potencial efeito anticonvulsivante, efeito promissor sobre a sintomatologia e sobre complicações da esclerose múltipla e sobre a inflamação. Conclusão. A literatura aponta para um efeito positivo do uso dos canabinoides como terapêutica nas síndromes de Dravet, na Síndrome de Lennox-Gastaut e de outras síndromes epilépticas, além de uma ampla gama de estudos suporta também os efeitos antinflamatórios. Entretanto, tal força de evidência ainda não é marcante acerca do uso dessa terapêutica para a Esclerose Múltipla e para doenças do trato gastrointestinal, o que deve ser melhor explorado em futuros estudos.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».