USO DO CANABIDIOL NO TRATAMENTO DE EPILEPSIA REFRATÁRIA: REVISÃO SISTEMÁTICA
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A epilepsia refratária se caracteriza pela carência de resposta clínica adequada após aplicação de duas ou mais terapia medicamentosas aceitas e toleráveis. Diante disso, está estabelecido na literatura, as opções de abordagem cirúrgica ou estimulação do nervo vago. Todavia, o uso do canabidiol tem emergido como uma possibilidade para esses quadros, diante do seu potencial anticonvulsivante e neuroprotetor.. Objetivo: Avaliar a eficácia e segurança do canabidiol no tratamento de epilepsias refratárias, frente ao contexto de terapias convencionais. Metodologia: seguiu-se o Preferred Reporting Items For Systematic Reviews and Meta-Analyses e registrou-se na Open Science Framework Buscou-se em: Biblioteca Virtual em Saúde, Embase, Literatura Latino-Americana e do Caribe em Ciências da Saúde, US National Library of Medicine National Institutes of Health e Scientific Electronic Library Online, utilizando os Descritores em Ciências da Saúde epilepsia, cannabis e "tratamento farmacológico", e correspondentes na língua inglesa. Analisou-se criteriosamente os estudos e suas qualidades metodológicas foram avaliadas pela Newcastle Ottawa Scale.. Resultados: A maioria dos pacientes mostraram redução de convulsões e melhorias clínicas. Destacou-se variabilidade na resposta ao CBD, podendo ser atribuído a diferenças individuais no metabolismo do medicamento ou na etiologia da epilepsia. A segurança da intervenção foi confirmada na maior parte dos estudos, com efeitos colaterais comparáveis ou inferiores aos de outras medicações antiepilépticas. A qualidade metodológica revelou heterogeneidade, limitados pela falta de grupos controle ou randomização adequada.. Conclusões: Trata-se de uma opção terapêutica promissora, oferecendo redução de convulsões e perfil de segurança aceitável. São necessários mais estudos clínicos rigorosos e bem desenhados para consolidar esses achados e otimizar protocolos de tratamento.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".