Endocannabinoid signaling in stress, nausea, and vomiting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Classical antiemetics that target the serotonin system may not be effective in treating certain nausea and vomiting conditions like cyclic vomiting syndrome (CVS) and cannabinoid hyperemesis syndrome (CHS). As a result, there is a need for better therapies to manage the symptoms of these disorders, including nausea, vomiting, and anxiety. Cannabis is often used for its purported antiemetic and anxiolytic effects, given regulation of these processes by the endocannabinoid system (ECS). However, there is considerable evidence that cannabinoids can also produce nausea and vomiting and increase anxiety in certain instances, especially at higher doses. This paradoxical effect of cannabinoids on nausea, vomiting, and anxiety may be due to the dysregulation of the ECS, altering how it maintains these processes and contributing to the pathophysiology of CVS or CHS. PURPOSE: The purpose of this review is to highlight the involvement of the ECS in the regulation of stress, nausea, and vomiting. We discuss how prolonged cannabis use, such as in the case of CHS or heightened stress, can dysregulate the ECS and affect its modulation of these functions. The review also examines the evidence for the roles of ECS and stress systems' dysfunction in CVS and CHS to better understand the underlying mechanisms of these conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».