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Enregistrement W4393299564 · doi:10.5772/intechopen.114388

The Endocannabinoid System as a Potential Therapeutic Target for Amyotrophic Lateral Sclerosis

2024· book-chapter· en· W4393299564 sur OpenAlexaff
Kamila Saramak, Natalia Szejko

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisMedicineNeuroscienceExcitotoxicityNeuroprotectionEndocannabinoid systemSOD1SpasticityMotor neuronRiluzoleDiseaseSpinal cordGlutamate receptorPhysical medicine and rehabilitationPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a fatal neurodegenerative disease characterized by a selective loss of motor neurons from the spinal cord, brainstem and motor cortex. With a prevalence of about 5.5–9.9 per 100,000 persons, ALS is the most common form of motor neuron disease (MND). Although the mechanisms underlying the pathophysiology of this condition are not yet fully understood, it is believed that excitotoxicity, inflammation and oxidative stress play an important role in selective motor neuron death. Despite intensive research, up to this point no cure for ALS has been identified. There is increasing evidence that cannabinoids, due to their anti-glutamatergic and anti-inflammatory actions, may show neuroprotective effects in ALS patients and slow the progression of the disease. Furthermore, cannabis-based medicine may be useful in managing symptoms like pain, spasticity or weight loss. The aim of this chapter is to summarize the current state of research regarding the efficacy and safety of medical cannabis in the treatment of ALS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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