Exploring the Possible Role of Cannabinoids in Managing Post-Cardiac Surgery Complications: A Narrative Review of Preclinical Evidence and a Call for Future Research Directions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Open-heart surgery with cardiopulmonary bypass often leads to complications including pain, systemic inflammation, and organ damage. Traditionally managed with opioids, these pain relief methods bring potential long-term risks, prompting the exploration of alternative treatments. The legalization of cannabis in various regions has reignited interest in cannabinoids, such as cannabidiol, known for their anti-inflammatory, analgesic, and neuroprotective properties. Historical and ongoing research acknowledges the endocannabinoid system's crucial role in managing physiological processes, suggesting that cannabinoids could offer therapeutic benefits in postsurgical recovery. Specifically, cannabidiol has shown promise in managing pain, moderating immune responses, and mitigating ischemia/reperfusion injury, underscoring its potential in postoperative care. However, the translation of these findings into clinical practice faces challenges, highlighting the need for extensive research to establish effective, safe cannabinoid-based therapies for patients undergoing open-heart surgery. This narrative review advocates for a balanced approach, considering both the therapeutic potential of cannabinoids and the complexities of their integration into clinical settings.
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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 | 0,016 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».