People of color in North America report improvements in racial trauma and mental health symptoms following psychedelic experiences
Notice bibliographique
Résumé
This study examined how psychedelics reduced symptoms of racial trauma among black, indigenous, and people of color (BIPOC) subsequent to an experience of racism. A cross-sectional internet-based survey included questions about experiences with racism, mental health symptoms, and acute and enduring psychedelic effects. Changes in mental health were assessed by retrospective report of symptoms in the 30 days before and 30 days after an experience with psilocybin, Lysergic acid diethylamide (LSD), or 3,4-Methylenedioxymethamphetamine (MDMA). We recruited 313 diverse BIPOC in the US and Canada. Results revealed a significant (p < .001) and moderate (d = −.45) reduction in traumatic stress symptoms from before-to-after the psychedelic experience. Similarly, participants reported decreases in depression (p < .001; d = −.52), anxiety (p < .001; d = −.53), and stress (p < .001; d = −.32). There was also a significant relationship (Rc = 0.52, p < .001) between the dimension of acute psychedelic effects (mystical-type, insight, and challenging experiences) and decreases in a cluster of subsequent psychopathology (traumatic stress, depression, anxiety, and stress), while controlling for the frequency of prior discrimination and the time since the psychedelic experience. BIPOC have been underrepresented in psychedelic studies. Psychedelics may decrease the negative impact of racial trauma. Future studies should examine the efficacy of psychedelic-assisted therapy for individuals with a history of race-based trauma.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».