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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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

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