Cannabidiol in Treatment of Autism Spectrum Disorder: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This case study aims to demonstrate the use of cannabidiol (CBD) with low-dose tetrahydrocannabinol (THC) in managing symptoms associated with autism spectrum disorder (ASD) to increase the overall quality of life for these individuals and their families. ASD is a neurodevelopmental disorder affecting cognitive development, behavior, social communication, and motor skills. Despite the increasing awareness of ASD, there is still a lack of safe and effective treatment options. The study includes a nine-year-old male patient who was diagnosed with nonverbal ASD. He exhibited emotional outbursts, inappropriate behaviors, and social deficits including challenges in communicating his needs with others. Since the patient was unable to attain independence at school and at home, his condition was a significant burden to his caregivers. The patient was treated with full-spectrum high CBD and low THC oil formulation, with each milliliter containing 20 mg of CBD and <1 mg of THC. CBD oil starting dose was 0.1ml twice daily, increased every three to four days to 0.5ml twice daily. Overall, the patient experienced a reduction in negative behaviors, including violent outbursts, self-injurious behaviors, and sleep disruptions. There was an improvement in social interactions, concentration, and emotional stability. A combination of high CBD and low-dose THC oil was demonstrated to be an effective treatment option for managing symptoms associated with autism, leading to a better quality of life for both the patient and the caregivers.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».