Novel treatment of opioid use disorder using ibogaine and iboga in two adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ibogaine is a naturally occurring psychedelic medicine with anti-addictive properties. While research on ibogaine is limited, several observational studies have shown ibogaine can mitigate opioid withdrawal, as seen with reductions in clinical and subjective opioid withdrawal scores and reduced drug use severity (Noller, Frampton, & Yazar-Klosinski, 2018; Brown & Alper 2018). Furthermore, the psychoactive experience may help individuals to realign their values, purpose and sense of connection, as seen with post treatment reductions in depression scores (Noller et al., 2018; Mash et al., 2000). Case series This case series describes two cases of individuals accessing ibogaine through private unregulated clinics in the Vancouver area to treat their opioid use disorder. Conclusions In case 1, the client achieved total abstinence from all opioids within 5–6 days of starting ibogaine treatment, did not experience any opioid withdrawal symptoms after ibogaine treatment and maintained abstinence from opioids for 3 years. In case 2, the patient took ibogaine/iboga in multiple treatments over a short period of time (<4 months). The patient stopped all non-medical opioids after the first iboga treatment and then used ibogaine to aid with further dose reductions of her opioid agonist therapy (OAT) and has maintained abstinence from opioids for 2 years. Ibogaine offers a unique and novel therapeutic approach to treating opioid use disorder. Further studies are needed to establish the safety, risks and potential role for ibogaine as a mainstream, evidence-based addiction treatment.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».