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Enregistrement W4410247802 · doi:10.3389/fnagi.2025.1567650

Effects of cannabidiol (CBD) treatment on age-related cognitive decline in C57 mice

2025· article· en· W4410247802 sur OpenAlexafffund
Behroo Mirza Agha, M. Susan Monteith, Keona Ganske, Tina Kaloa, Maleeha Panjwani, Valeria Rusnak, Majid H. Mohajerani, Igor Kovalchuk, Robert J. Sutherland, Nancy S. Hong, Robert J. McDonald

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesUniversity of Lethbridge
Mots-clésCannabidiolNeuroprotectionCognitive declineMedicineHippocampusCognitionAmygdalaNeuroscienceCannabisPsychologyPharmacologyPsychiatryInternal medicineDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging is associated with cognitive decline, and currently, there are no approved medications that can prevent these impairments. Recently, cannabinoids derived from Cannabis sativa have emerged as promising therapeutic compounds with neuroprotective, anti-inflammatory, and cognitive-enhancing properties. Despite their benefits, further research is needed to fully understand their efficacy across various conditions. This study investigates the effects of cannabidiol (CBD) on memory impairment and brain inflammation in aging mice. Fourteen-month-old C57 mice were administered CBD orally for 7 months and subsequently evaluated between 19 and 21 months of age using behavioral tasks that are sensitive to dysfunction of the perirhinal cortex, hippocampus, amygdala, and various brain regions that are crucial for motor control and coordination. The findings of this study indicate that CBD reduces inflammatory response in the brain and improves cognitive decline associated with aging.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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