Dissecting the role of cannabinoids in vascular health and disease
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis, often recognized as the most widely used illegal psychoactive substance globally, has seen a shift in its legal status in several countries and regions for both recreational and medicinal uses. This change has brought to light new evidence linking cannabis consumption to various vascular conditions. Specifically, there is an association between cannabis use and atherosclerosis, along with conditions such as arteritis, reversible vasospasm, and incidents of aortic aneurysm or dissection. Recent research has started to reveal the mechanisms connecting cannabinoid compounds to atherosclerosis development. It is well known that the primary biological roles of cannabinoids operate through the activation of cannabinoid receptor types 1 and 2. Manipulation of the endocannabinoid system, either genetically or pharmacologically, is emerging as a promising approach to address metabolic dysfunctions related to obesity. Additionally, numerous studies have demonstrated the vasorelaxant properties and potential atheroprotective benefits of cannabinoids. In preclinical trials, cannabidiol is being explored as a treatment option for monocrotaline-induced pulmonary arterial hypertension. Although existing literature suggests a direct role of cannabinoids in the pathogenesis of atherosclerosis, the correlation between cannabinoids and other vascular diseases was only reported in some case series or observational studies, and its role and precise mechanisms remain unclear. Therefore, it is necessary to summarize and update previously published studies. This review article aims to summarize the latest clinical and experimental research findings on the relationship between cannabis use and vascular diseases. It also seeks to shed light on the potential mechanisms underlying these associations, offering a comprehensive view of current knowledge in this evolving field of study.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».