Pilot Evaluation of a Residential Drug Addiction Treatment Combining Traditional Amazonian Medicine, Ayahuasca and Psychotherapy on Depression and Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Recent research highlighted the therapeutic potential of ayahuasca, a psychoactive plant brew used ritually in traditional Amazonian medicine (TAM). The present study evaluates the impact of integrating ayahuasca and TAM with psychotherapy on depression and anxiety in an inpatient addiction treatment program. Male patients (N = 31) were evaluated pre and post treatment using the Beck Anxiety Inventory (BAI) and the Beck Depression Inventory (BDI). Clinical and sociodemographic characteristics, motivation, quality of life, spirituality, and treatment satisfaction were also measured and analyzed by means of two tailed t-test, one way ANOVA and Spearman test. From pre- to post-treatment, patients showed significant reductions in scores of anxiety (from 20.8 to 11.6, p < .002) and depression (from 18.7 to 7.5, p <.001). Similarly, patients showed higher scores of quality of life (p < .001) and spirituality (p < .001) upon discharge, which correlated with their reduction in scores of anxiety and depression. While future results will evaluate the efficacy of this treatment on measures of addiction at follow-up, the present results build upon previous research to bring further support to the use of Ayahuasca and Amazonian medicine in mental health treatments with a transpersonal focus.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».