Cannabinoids and the Endocannabinoid System in Early SARS-CoV-2 Infection and Long COVID-19—A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease-19 (COVID-19) is a highly contagious illness caused by the SARS-CoV-2 virus. The clinical presentation of COVID-19 is variable, often including symptoms such as fever, cough, headache, fatigue, and an altered sense of smell and taste. Recently, post-acute "long" COVID-19 has emerged as a concern, with symptoms persisting beyond the acute infection. Vaccinations remain one of the most effective preventative methods against severe COVID-19 outcomes and the development of long-term COVID-19. However, individuals with underlying health conditions may not mount an adequate protective response to COVID-19 vaccines, increasing the likelihood of severe symptoms, hospitalization, and the development of long-term COVID-19 in high-risk populations. This review explores the potential therapeutic role of cannabinoids in limiting the susceptibility and severity of infection, both pre- and post-SARS-CoV-19 infection. Early in the SARS-CoV-19 infection, cannabinoids have been shown to prevent viral entry, mitigate oxidative stress, and alleviate the associated cytokine storm. Post-SARS-CoV-2 infection, cannabinoids have shown promise in treating symptoms associated with post-acute long COVID-19, including depression, anxiety, post-traumatic stress injury, insomnia, pain, and decreased appetite. While current research primarily focuses on potential treatments for the acute phase of COVID-19, there is a gap in research addressing therapeutics for the early and post-infectious phases. This review highlights the potential for future research to bridge this gap by investigating cannabinoids and the endocannabinoid system as a potential treatment strategy for both early and post-SARS-CoV-19 infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».