Exploring ayahuasca‐assisted therapy for addiction: A qualitative analysis of preliminary findings among an Indigenous community in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: A previous observational study of ayahuasca-assisted therapy demonstrated statistically significant reductions in self-reported problematic cocaine use among members of an Indigenous community in Canada. This paper aims to qualitatively explore the impact of ayahuasca-assisted therapy on addiction and other substance use-related outcomes and elucidate the lived experiences of participants. DESIGN AND METHODS: Qualitative interviews were conducted with 11 adult Indigenous participants of the ayahuasca-assisted 'Working with Addiction and Stress' ceremonial retreats (June-September 2011). Semi-structured interviews assessed experiences of participants following the retreats at 6-month follow up. Thematic analysis of interview transcripts was conducted. RESULTS: Narratives revealed that the retreats helped participants identify negative thought patterns and barriers related to their addiction in ways that differed from conventional therapies. All participants reported reductions in substance use and cravings; eight participants reported complete cessation of at least one substance at follow up. Increased connectedness with self, others and nature/spirit was described as a key element associated with reduced substance use and cravings. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: This analysis expands upon prior quantitative results highlighting the therapeutic potential of ayahuasca-assisted therapy and provides important contextual insights into why ayahuasca-assisted therapy may have been beneficial for members of an Indigenous community seeking to address their problematic use of substances. Given limited efficacy of conventional treatments for resolving addiction issues, further research should investigate the role of ayahuasca and other psychedelic-assisted therapies in enhancing connectedness and other key factors that may improve well-being and reduce harmful substance use.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».