A Systematic Review of Therapeutic Potential of Illicit Drugs: A Narrative Overview of How Cannabinoids and Psychedelics Can be Used in Medicine
Notice bibliographique
Résumé
To aid the therapeutic process, illicit chemical substances and drugs are used in drug therapy. Various cultures have used illegal substances for thousands of years in medicine and various practices. The present study is a general approach to pharmaceutical science and attempts to contextualize drug-assisted therapy through an integrative literature review. All related articles were found through the electronic databases Medical Publications (Pubmed) and Scopus. The research question was related to articles written in English within the last 20 years. The database research found 77 articles on psychedelics between Jan 2000 and Oct 2021. Twenty-two articles were selected for analysis according to the inclusion criteria. In analyzing the texts, we have been able to correlate several aspects. We conclude that psychedelic therapy has great potential and that its rebirth occurs in the context of social transformations and demands in psychotherapy that are unmissable. Database searches between Jan 2000 and Oct 2021 found 1164 articles about cannabinoids. According to the inclusion criteria, only 235 articles were selected for analysis. The United States produced the most publications, followed by Canada and Australia; evidence has steadily increased between 2000 and 2021. The contents of the publications deal with beneficial and adverse health effects, the consequences of cannabis legislation, and its association with various variables. There is a lack of research on cannabis' medicinal use regarding treatments and diseases, its standardization, routes of administration, and doses, recognizing the need for more research.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».