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Enregistrement W4375952727 · doi:10.30574/ijsra.2023.9.1.0322

Full spectrum medical cannabis (Vijaya) oil as a veterinary treatment for osteoarthritis, hip dysplasia and musculoskeletal disorders: A case series

2023· article· en· W4375952727 sur OpenAlexaboutno aff
Sudhakar Natarajan, Arzoo Puri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Science and Research Archive · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueToxin Mechanisms and Immunotoxins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisQuality of life (healthcare)Physical therapyBroad spectrumHip dysplasiaInternal medicineAlternative medicineSurgeryRadiographyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In veterinary medicine, Osteoarthritis, Hip Dysplasia and pain disorders are commonly diagnosed conditions, and it presents significant difficulties for the well-being of canines. The aim of this case series is to report the use of full spectrum medical cannabis (vijaya) for treating symptoms such as pain, inflammation, impaired mobility. Four Labrador breed patients between 6 years to 8 years, suffering from acute mobility issues were diagnosed with OA and HD. All patients were administered 4 drops of the full spectrum oil, orally, twice daily. After one month of the treatment, there was significant change in the pain markers with improved mobility. The recommended dose is 0.16 mg/kg/body wt for management of OA and HD related pain and inflammation. A boost in appetite and quality of life was also observed. In the future it is important to incorporate new treatment options in the medical practice and further research needs to be conducted on its use for other illnesses and animal species.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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