Cannabinoids and Chronic Liver Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD), alcohol-induced liver disease (ALD), and viral hepatitis are the main causes of morbidity and mortality related to chronic liver diseases (CLDs) worldwide. New therapeutic approaches to prevent or reverse these liver disorders are thus emerging. Although their etiologies differ, these CLDs all have in common a significant dysregulation of liver metabolism that is closely linked to the perturbation of the hepatic endocannabinoid system (eCBS) and inflammatory pathways. Therefore, targeting the hepatic eCBS might have promising therapeutic potential to overcome CLDs. Experimental models of CLDs and observational studies in humans suggest that cannabis and its derivatives may exert hepatoprotective effects against CLDs through diverse pathways. However, these promising therapeutic benefits are not yet fully validated, as the few completed clinical trials on phytocannabinoids, which are thought to hold the most promising therapeutic potential (cannabidiol or tetrahydrocannabivarin), remained inconclusive. Therefore, expanding research on less studied phytocannabinoids and their derivatives, with a focus on their mode of action on liver metabolism, might provide promising advances in the development of new and original therapeutics for the management of CLDs, such as NAFLD, ALD, or even hepatitis C-induced liver disorders.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».