Efeitos terapêuticos do uso de canabinoides em doenças neurológicas e sistêmicas
Bibliographic record
Abstract
Objetivo. Caracterizar a utilização dos canabinoides na terapêutica de doenças neurológicas e sistêmicas, sob justificativa do advento de novas tecnologias, conhecimentos e potenciais usos das drogas pertencentes a esse grupo como um modulador da dor, inflamação e crises convulsivas. Método. Revisão narrativa de literatura conduzida entre 20 de maio de 2021 e 09 de junho de 2021 nas bases de dados PubMED, SciElo, Medline, Cochrane e Scopus utilizando os descritores: “Cannabidiol” AND “Pharmacology” AND “Nervous System Diseases”. Foram utilizados os seguintes critérios de inclusão: Adequação à temática proposta segundo o título e o resumo; Artigo publicado e revisado por pares e; Estudo em língua inglesa e/ou portuguesa. Da mesma forma, foram utilizados os critérios de exclusão: Estudos repetidos; Inadequação ao tema proposto. Resultados. Os canabinoides apresentaram segundo os estudos elencados potencial efeito anticonvulsivante, efeito promissor sobre a sintomatologia e sobre complicações da esclerose múltipla e sobre a inflamação. Conclusão. A literatura aponta para um efeito positivo do uso dos canabinoides como terapêutica nas síndromes de Dravet, na Síndrome de Lennox-Gastaut e de outras síndromes epilépticas, além de uma ampla gama de estudos suporta também os efeitos antinflamatórios. Entretanto, tal força de evidência ainda não é marcante acerca do uso dessa terapêutica para a Esclerose Múltipla e para doenças do trato gastrointestinal, o que deve ser melhor explorado em futuros estudos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".