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Enregistrement W3109908198 · doi:10.1523/jneurosci.1659-20.2020

Hallucinogens in Mental Health: Preclinical and Clinical Studies on LSD, Psilocybin, MDMA, and Ketamine

2020· review· en· W3109908198 sur OpenAlexafffund
Danilo De Gregorio, Argel Aguilar‐Valles, Katrin H. Preller, Boris D. Heifets, Meghan Hibicke, Jennifer Mitchell, Gabriella Gobbi

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensCarleton UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésPsilocybinHallucinogenMDMAMescalinePsychologyKetaminePharmacologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A revamped interest in the study of hallucinogens has recently emerged, especially with regard to their potential application in the treatment of psychiatric disorders. In the last decade, a plethora of preclinical and clinical studies have confirmed the efficacy of ketamine in the treatment of depression. More recently, emerging evidence has pointed out the potential therapeutic properties of psilocybin and LSD, as well as their ability to modulate functional brain connectivity. Moreover, MDMA, a compound belonging to the family of entactogens, has been demonstrated to be useful to treat post-traumatic stress disorders. In this review, the pharmacology of hallucinogenic compounds is summarized by underscoring the differences between psychedelic and nonpsychedelic hallucinogens as well as entactogens, and their behavioral effects in both animals and humans are described. Together, these data substantiate the potentials of these compounds in treating mental diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,471
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,112 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations255
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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