Analgesic and Anti-Inflammatory Effects of 1% Topical Cannabidiol Gel in Animal Models
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cannabidiol (CBD), a phytocannabinoid isolated from cannabis plants, is an interesting candidate for studying its anti-inflammatory effects, especially in the pre-clinical and animal models. Its anti-inflammatory effects, such as reduction of edema and arthritis, have been demonstrated in animal models. However, topical CBD administration requires further evaluation of CBD dosage and efficacy in animal models and clinical settings. Methods: This in vivo study investigated the anti-inflammatory effects of topical CBD administration in an animal model. Scientific experiments, including the formalin test, writhing test, carrageenan-induced edema, histopathological examination, and detection of various proinflammatory mediators, were performed. Results: The anti-inflammatory effects in vivo after inflammation induction, represented by decreased times of paw licking, degree of paw edema, and decreased writhing response, showed that 1% of tropical CBD use had significantly comparable or better anti-inflammatory effects when compared with tropical diclofenac, an anti-inflammatory agent. Moreover, the anti-inflammatory effects were significant compared with the placebo. In addition, the histopathological examination showed that topical CBD drastically reduced leukocyte infiltration and the degree of inflammation. This study also showed that the levels of various proinflammatory mediators in the plasma of mice treated with topical CBD did not differ from those treated with diclofenac. Conclusions: The topical administration of 1% CBD gel is a potentially effective candidate for an anti-inflammatory agent. Candidate for an anti-inflammatory agent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».