Opioids and Immunosuppression: Clinical Evidence, Mechanisms of Action, and Potential Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Background: In addition to the more well-known adverse effects of opioids, such as constipation, mounting evidence supports underlying immunosuppressive effects as well. Methods: In this study, we provide a narrative review of preclinical and clinical evidence of opioid suppression of the immune system as well as possible considerations for therapies. Results: and animal studies have shown clear effects of opioids on inflammatory cytokine expression, immune cell activity, and pathogen susceptibility. Observational data in humans have so far supported preclinical findings, with multiple reports of increased rates of infections in various settings of opioid use. However, the extent to which this risk is due to the impact of opioids on the immune system compared with other risk factors associated with opioid use remains uncertain. Considering the data showing immunosuppression and increased risk of infection with opioid use, measures are needed to mitigate this risk in patients who require ongoing treatment with opioids. In preclinical studies, administration of opioid receptor antagonists blocked the immunomodulatory effects of opioids. Conclusions: As selective antagonists of peripheral opioid receptors, peripherally acting mu-opioid receptor (MOR) antagonists may be able to protect against immune impairment while still allowing for opioid analgesia. Future research is warranted to further investigate the relationship between opioids and infection risk as well as the potential application of peripherally acting MOR antagonists to counteract these risks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».