Microdosing psychedelics: personality, mental health, and creativity differences in microdosers
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Microdosing psychedelics-the regular consumption of small amounts of psychedelic substances such as LSD or psilocybin-is a growing trend in popular culture. Recent studies on full-dose psychedelic psychotherapy reveal promising benefits for mental well-being, especially for depression and end-of-life anxiety. While full-dose therapies include perception-distorting properties, microdosing mayprovide complementary clinical benefits using lower-risk, non-hallucinogenic doses. OBJECTIVES: This pre-registered study aimed to investigate whether microdosing psychedelics is related to differences in personality, mental health, and creativity. METHODS: In this observational study, respondents recruited from online forums self-reported their microdosing behaviors and completed questionnaires concerning dysfunctional attitudes, wisdom, negative emotionality, open-mindedness, and mood. Respondents also performed the Unusual Uses Task to assess their creativity. RESULTS: Current and former microdosers scored lower on measures of dysfunctional attitudes (p < 0.001, r = - 0.92) and negative emotionality (p = 0.009, r = - 0.85) and higher on wisdom (p < 0.001, r = 0.88), openmindedness(p = 0.027, r = 0.67), and creativity (p < 0.001, r = 0.15) when compared to non-microdosing controls. CONCLUSIONS: These findings provide promising initial evidence that warrants controlled experimental research to directly test safety and clinical efficacy. As microdoses are easier to administer than full-doses, this new paradigm has the exciting potential to shape future psychedelic research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».