Cannabidiol and cognition: a literature review of human randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Cannabidiol (CBD) is a phytocannabinoid without intoxicating properties. While CBD can improve neurophysiological functions and subjective symptoms, its effect on cognitive function remains unclear. We summarized the available randomized controlled trials investigating CBD administration and cognitive function. A review of the literature was conducted using the following keywords on PubMed/Medline: (cannabis OR cannabidiol OR cannabinoid OR CBD OR Δ 9 -tetrahydrocannabinol OR tetrahydrocannabinol) AND (neurology OR brain OR psychiatric OR neuroscience OR psychology OR cognition) AND (human) AND (randomized controlled trial OR RCT). The search yielded 1038 articles with 36 total included for this literature review. The articles included healthy participants, neurological disease, psychiatric disease, psychosis, paranoia, schizophrenia, and drug-use disorders. Studies with healthy participants included a variety of dosing strategies, suggesting an effect on cognitive function and sleep quality. In Parkinson's disease, 75-300 mg CBD resulted in mild improvements in daily life activities. Decreases in subjective anxiety were found in patients with psychiatric disease using CBD doses ranging from 300 to 400 mg. In patients with psychosis and paranoia, 600 mg CBD showed inconsistent results in cognitive function. In patients with schizophrenia, up to 1000 mg CBD per day had minimal effects on cognition. Finally, up to 800 mg CBD had minimal effects on cognitive function in patients with substance use disorders. The findings are limited by utilization of acute dosing, variations in CBD dose, and different routes of administration. Standardized dosing and CBD formulations are needed to assess its efficacy for improving cognition.
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 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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».