MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4322771664 · doi:10.3390/ph16030382

Mechanisms of Neurorespiratory Toxicity Induced by Fentanyl Analogs—Lessons from Animal Studies

2023· review· en· W4322771664 sur OpenAlexaff
Karam Chamoun, L Chevillard, Aline Hajj, Jacques Callebert, Bruno Mégarbane

Notice bibliographique

RevuePharmaceuticals · 2023
Typereview
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Pharmacology and Anesthesia
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFentanylMedicinePharmacologyOpioid(+)-NaloxoneDopaminergicMorphineToxicityAnesthesiaDopamineReceptorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2020, fentanyl and its analogs contributed to ~65% of drug-attributed fatalities in the USA, with a threatening increasing trend during the last ten years. These synthetic opioids used as potent analgesics in human and veterinary medicine have been diverted to recreational aims, illegally produced and sold. Like all opioids, central nervous system depression resulting from overdose or misuse of fentanyl analogs is characterized clinically by the onset of consciousness impairment, pinpoint miosis and bradypnea. However, contrasting with what observed with most opioids, thoracic rigidity may occur rapidly with fentanyl analogs, contributing to increasing the risk of death in the absence of immediate life support. Various mechanisms have been proposed to explain this particularity associated with fentanyl analogs, including the activation of noradrenergic and glutamatergic coerulospinal neurons and dopaminergic basal ganglia neurons. Due to the high affinities to the mu-opioid receptor, the need for more elevated naloxone doses than usually required in morphine overdose to reverse the neurorespiratory depression induced by fentanyl analogs has been questioned. This review on the neurorespiratory toxicity of fentanyl and analogs highlights the need for specific research focused on these agents to better understand the involved mechanisms of toxicity and develop dedicated strategies to limit the resulting fatalities.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,552
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,002 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePharmaceuticalsMême sujetVeterinary Pharmacology and AnesthesiaTravaux en français237 207