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Enregistrement W4294250055 · doi:10.1089/can.2022.0158

Evaluation of Sex Differences in the Potential of Δ <sup>9</sup> -Tetrahydrocannabinol, Cannabidiol, Cannabidiolic Acid, and Oleoyl Alanine to Reduce Nausea-Induced Conditioned Gaping Reactions in Sprague-Dawley Rats

2022· article· en· W4294250055 sur OpenAlexaff
Erin M. Rock, Cheryl L. Limebeer, Reem Smoum, Raphael Mechoulam, Linda A. Parker

Notice bibliographique

RevueCannabis and Cannabinoid Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNauseaCannabidiolDronabinolPharmacologyCannabinoidLithium (medication)ConditioningTaste aversionChemistryInternal medicineMedicineCannabisTasteBiochemistryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cancer patients report nausea as a side effect of their chemotherapy treatment. Using the pre-clinical rodent model of acute nausea—lithium chloride (LiCl)-induced conditioned gaping—our group has demonstrated that exogenous cannabinoids may have antinausea potential. Materials and Methods: With the goal of evaluating the role of sex as a factor in pre-clinical research, we first compared the conditioned gaping reactions produced by varying doses of LiCl in male and female rats using the taste reactivity test (Experiment 1). Results: LiCl produced dose-dependent conditioned gaping similarly in male and female rats with the highest dose (127.2 mg/kg) producing robust conditioned gaping, with this dose used in subsequent experiments. Next, we examined the antinausea potential of THC (Experiment 2), CBD (Experiment 3), cannabidiolic acid (CBDA; Experiment 4) and oleoyl alanine (OlAla; Experiment 5) in both male and female rats. THC, CBD, CBDA, and OlAla dose dependently reduced conditioned gaping in both male and female rats in a similar manner. Conclusions: These results suggest that cannabinoids may be equally effective in treating nausea in both males and females.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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