Microdosing psychedelics: Demographics, practices, and psychiatric comorbidities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Microdosing psychedelics – the practice of consuming small, sub-hallucinogenic doses of substances such as LSD or psilocybin – is gaining attention in popular media but remains poorly characterized. Contemporary studies of psychedelic microdosing have yet to report the basic psychiatric descriptors of psychedelic microdosers. Objectives: To examine the practices and demographics of a population of psychedelic microdosers – including their psychiatric diagnoses, prescription medications, and recreational substance use patterns – to develop a foundation on which to conduct future clinical research. Methods: Participants ( n = 909; M age = 26.9, SD = 8.6; male = 83.2%; White/European = 79.1%) recruited primarily from the online forum Reddit completed an anonymous online survey. Respondents who reported using LSD, psilocybin, or both for microdosing were grouped and compared with non-microdosing respondents using exploratory odds ratio testing on demographic variables, rates of psychiatric diagnoses, and past-year recreational substance use. Results: Of microdosers, most reported using LSD (59.3%; M dose = 13 mcg, or 11.3% of one tab) or psilocybin (25.9%; M dose = 0.3 g of dried psilocybin mushrooms) on a one-day-on, two-days-off schedule. Compared with non-microdosers, microdosers were significantly less likely to report a history of substance use disorders (SUDs; OR = 0.17 (95% CI: 0.05–0.56)) or anxiety disorders (OR = 0.61 (95% CI: 0.41–0.91)). Microdosers were also more likely to report recent recreational substance use compared with non-microdosers (OR = 5.2 (95% CI: 2.7–10.8)). Conclusions: Well-designed randomized controlled trials are needed to evaluate the safety and tolerability of this practice in clinical populations and to test claims about potential benefits.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle