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Enregistrement W7034333534

Sviluppo e validazione di un nuovo metodo analitico per la determinazione del ∆9-tetraidrocannabinolo e del cannabidiolo su sangue intero mediante spettrometria di massa ad alta risoluzione ed applicazione in uno studio farmacocinetico in ambito veterinario

2018· article· it· W7034333534 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2018
Typearticle
Langueit
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStudioPoison controlChristian ministry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Negli ultimi anni lo studio dei derivati della cannabis e del loro possibile utilizzo in ambito terapeutico ha rivestito sempre più interesse nel campo della ricerca scientifica. Infatti oltre ad un effetto psicotropo, di cui è responsabile principalmente il ∆9-tetraidrocannabinolo (∆9-THC), il THC stesso e diversi altri composti estratti dalla cannabis sono responsabili di effetti analgesici ed antinfiammatori tali da poter essere utilizzati in patologie particolari per alleviare i sintomi derivanti dai trattamenti di chemioterapia, radioterapia, per indurre l’appetito, nel trattamento della sclerosi multipla e come antiemetici. Il dibattito sull’uso della cannabis in ambito terapeutico negli ultimi anni ha interessato anche l’ambiente veterinario: infatti, secondo alcune recenti ricerche, la cannabis anche in questo settore potrebbe rivelarsi utile per il trattamento di diverse patologie, soprattutto in alternativa alle convenzionali terapie antalgiche. Il lavoro svolto durante il periodo di tesi è stato principalmente rivolto verso lo sviluppo e la validazione di una metodica analitica per l’identificazione di THC e CBD su sangue, che è stata poi applicata allo studio della farmacocinetica del THC su esemplari di cani di razza Labrador ai quali è stata somministrata una preparazione oleosa a base di Bedrocan, una varietà di cannabis contenente elevate quantità di THC (19%) e tracce di cannabidiolo (< 1%). Per la realizzazione di questo studio pilota 6 cani sono stati suddivisi in 2 gruppi da 3 esemplari ciascuno, differenziandoli tra quelli che hanno ricevuto il trattamento farmacologico a stomaco pieno e quelli a digiuno. Successivamente, i gruppi sono stati invertiti in modo tale da eliminare le variabilità interindividuali dei cani. I campioni di sangue prelevati ad intervalli di tempo stabiliti, sono stati analizzati mediante cromatografia liquida abbinata a spettrometria di massa ad alta risoluzione (LC-HRMS) e la farmacocinetica è stata calcolata seguendo un modello non compartimentale. Parallelamente all’aspetto farmacologico è stata valutata una modalità alternativa di campionamento ematico, basata sull’utilizzo di supporti a base di cellulosa sui quali vengono depositate alcune gocce di sangue (DBS, dall’acronimo inglese “Dried Blood Spot”). Questa tecnica presenta notevoli vantaggi tra i quali la mini-invasività del prelievo, il ridotto rischio biologico e la possibilità di lavorare con quantità minime di campione. Nonostante la debolezza statistica dello studio dovuta alla scarsa numerosità dei campioni analizzati, questo lavoro ha permesso di comprendere che dal punto di vista farmacocinetico la somministrazione orale di prodotti a base di cannabis, sia a stomaco pieno che a digiuno, risulta essere sovrapponibile a quella ottenuta sull’uomo.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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