Beyond the hype: a comprehensive exploration of CBD’s biological impacts and mechanisms of action
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabidiol (CBD) is the primary non-psychoactive component of cannabis. Consumption of CBD is increasing rapidly as it is federally legal and widely available in the United States, Europe, Mexico, Canada, and Asia. CBD is gaining traction in medical and biochemical research, though a comprehensive classification of CBD receptor interactions is yet to be elucidated. METHODS: A comprehensive literature search across PubMed, Web of Science, and Google Scholar identified studies reporting cannabidiol (CBD) interactions with receptors, enzymes, and biological processes. Eligible articles included cell culture, animal model, biochemical, and clinical studies. Findings were thematically synthesized by body system, emphasizing mechanisms and implications for health and disease. RESULTS: Herein, I compile the literature to date of known interactions between CBD and various receptors, enzymes, and processes. I discuss the impact of CBD exposure on multiple processes, including endocannabinoid receptors, ion channels, cytochrome 450 enzymes, inflammatory pathways, and sex hormone regulation. I explain the potential effects of CBD on psychiatric disorders, seizure activity, nausea and vomiting, pain sensation, thermal regulation, neuronal signaling, neurodegenerative diseases, reproductive aging, drug metabolism, inflammation, sex hormone regulation, and energy homeostasis. CONCLUSIONS: Understanding how CBD functions and how it can interact with other recreational or pharmaceutical medications is necessary for proper clinical management of patients who consume CBD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».