Ayahuasca-Assisted Therapy for Addiction: Results from a Preliminary Observational Study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This paper reports results from a preliminary observational study of ayahuasca-assisted treatment for problematic substance use and stress delivered in a rural First Nations community in British Columbia, Canada. METHODS: The "Working with Addiction and Stress" retreats combined four days of group counselling with two expert-led ayahuasca ceremonies. This study collected pre-treatment and six months follow-up data from 12 participants on several psychological and behavioral factors related to problematic substance use, and qualitative data assessing the personal experiences of the participants six months after the retreat. FINDINGS: Statistically significant (p < 0.05) improvements were demonstrated for scales assessing hopefulness, empowerment, mindfulness, and quality of life meaning and outlook subscales. Self-reported alcohol, tobacco and cocaine use declined, although cannabis and opiate use did not; reported reductions in problematic cocaine use were statistically significant. All study participants reported positive and lasting changes from participating in the retreats. CONCLUSIONS: This form of ayahuasca-assisted therapy appears to be associated with statistically significant improvements in several factors related to problematic substance use among a rural aboriginal population. These findings suggest participants may have experienced positive psychological and behavioral changes in response to this therapeutic approach, and that more rigorous research of ayahuasca-assisted therapy for problematic substance use is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».