Defining the Roles and Research Priorities for Psychedelic-Assisted Therapies in Patients with Serious Illness: Expert Clinicians' and Investigators' Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent and preprohibition studies show that patients with serious illness might benefit from psychedelic-assisted therapies for a range of symptoms, physical, psychosocial, and existential. Objective: To explore the potential roles and research priorities of these therapies in patients with serious illness. Design, Setting, and Participants: Qualitative study based on semistructured interviews with 17 experts in serious illness care and/or psychedelic research from the United States and Canada. Measurements: The interview guide elicited participants' perspectives on (1) the potential roles of psychedelic-assisted therapies in this setting, (2) research priorities relevant to this population, and (3) the potential for integrating psychedelic-assisted therapies into existing delivery models of serious illness care. We used thematic analysis until thematic saturation. Results: Domain I: Participants had polar views on the therapeutic potential of psychedelic-assisted therapies, ranging from strong beliefs in their medical utility to reluctance about their use in this patient population. They shared concerns related to the risks of adverse effects, such as delirium or worsening of psychological distress. Domain II: Research priorities primarily concerned patients with clinically diagnosed psychosocial distress, such as depression, anxiety, or demoralization. Participants also articulated potential roles extending beyond traditional medical diagnosis. Domain III: Participants emphasized essential safety and efficacy guidelines relevant to the integration of these therapies into existing models of care. Conclusion: This qualitative study highlights issues and priorities for research on psychedelic-assisted therapies in patients with serious illness and proposes a conceptual framework for integrating these therapies into existing delivery models of serious illness care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».