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Enregistrement W4368360306 · doi:10.1093/alcalc/agad031

Cannabidiol as a candidate pharmacotherapy for sleep disturbance in alcohol use disorder

2023· article· en· W4368360306 sur OpenAlexaff
Marie Gendy, Benício N. Frey, Michael Van Ameringen, Nirushi Kuhathasan, James MacKillop

Notice bibliographique

RevueAlcohol and Alcoholism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcohol use disorderCannabidiolContext (archaeology)Sleep disorderMedicinePsychiatryInsomniaCannabisAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among individuals with alcohol use disorder (AUD), it is estimated that the majority suffer from persistent sleep disturbances for which few candidate medications are available. Our aim wass to critically review the potential for cannabidiol (CBD) as a treatment for AUD-induced sleep disturbance. As context, notable side effects and abuse liability for existing medications for AUD-induced sleep disturbance reduce their clinical utility. CBD modulation of the endocannabinoid system and favorable safety profile have generated substantial interest in its potential therapeutic use for various medical conditions. A number of preclinical and clinical studies suggest promise for CBD in restoring the normal sleep-wake cycle and in enhancing sleep quality in patients diagnosed with AUD. Based on its pharmacology and the existing literature, albeit primarily preclinical and indirect, CBD is a credible candidate to address alcohol-induced sleep disturbance. Well-designed RCTs will be necessary to test its potential in managing this challenging feature of AUD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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