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Enregistrement W4318376284 · doi:10.15835/buasvmcn-vm:2022.0028

The Effects of Cannabidiol on Canine Epilepsy and Arthritis – a Case Study

2022· article· en· W4318376284 sur OpenAlexaboutno aff
Andra POPESCU, Debra Rebeca BĂZĂREA, Alexandra Dreancă, Orsolya SARPATAKI, Bogdan Sevastre, Ioan MARCUS

Notice bibliographique

RevueBulletin of University of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine Cluj-Napoca Veterinary Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabidiolMedicineEpilepsyRoute of administrationAnesthesiaCannabisPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cannabidiol oil (CBD) has gained notoriety in recent years due to its effectiveness as an adjuvant therapy in many pathologies.The purpose of this study is to evaluate the effects of CBD in the management of pain and the associated pathologies of epilepsy and arthritis, on a single subject, a female Labrador, 12.5 years old at the beginning of the study. The therapeutic protocol used was the administration of CBD oil, sublingually, in doses of 2.25 mg/kg/day. Hematology and biochemistry were performed at 3, 6 and 12 months. Radiology was performed before the study began and after 6 months.After the first month, a decrease in the number and severity of epilepsy crises was observed. Beginning with the first 2 weeks of CBD oil administration, the patient was already experiencing an improvement in her mobility along with general pain remittance and the amelioration of her 3rd degree lameness, quantified by the Colorado Pain Scale. After 5 months of CBD administration, with no seizures recorded, phenytoin therapy was ceased. After 8 months, phenobarbital was also excluded from the therapeutic protocol, thus making CBD an independent the rapeutic molecule. CBD appears to be a useful molecule in managing both pain and epilepsy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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