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Enregistrement W2996555671 · doi:10.1101/2019.12.04.19013896

Mapping Psilocybin-Assisted Therapies: A Scoping Review

2019· review· en· W2996555671 sur OpenAlexaff
Ron Shore, Paul Ioudovski, Craig Goldie, Sandra McKeown, Éric C. Dumont

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsilocybinTolerabilityAnxietyAdverse effectRandomized controlled trialPsychiatryClinical trialPsychologyMedicineClinical psychologyHallucinogenInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We conducted a scoping review on psilocybin-assisted therapy for addiction, depression, anxiety and post-traumatic stress disorder. Psilocybin is a naturally-occurring tryptophan derivative found in species of mushroom with psycho-active properties. From 2022 records identified by database searching, 40 publications were included in the qualitative synthesis from which we identified 9 clinical trials with a total of 169 participants. Trials used a peak-psychedelic model of therapy, emphasizing inward journey through the use of eyeshades, set musical scores and with medium to high doses of psilocybin. No serious adverse effects were reported; mild adverse effects included transient anxiety, nausea and post-treatment headaches. Overall, the 9 trials all demonstrated safety, tolerability and preliminary efficacy in the treatments of obsessive-compulsive disorder, substance use disorder, treatment-resistant unipolar depression, anxiety or depression in patients with life-threatening cancer and demoralization among long-term AIDS survivors.The literature was found to be early and exploratory, with several limitations: only 5 were randomized controlled trials, small and homogenous patient sample size, difficulties in blinding, and the confounding influence of psychological supports provided. Further research is indicated to establish effectiveness for these and other indications, with a more diverse range of patients, and with differing program and dosing modalities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,006

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.

Tête enseignante Opus0,245
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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