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Record 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 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2018
Typearticle
Languageit
FieldEnergy
TopicAlgal biology and biofuel production
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStudioPoison controlChristian ministry
DOInot available

Abstract

fetched live from 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.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.054

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.228 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreMethods

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".

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Published2018
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