Medicinal psychedelics for mental health and addiction: Advancing research of an emerging paradigm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The medical use of psychedelic substances (e.g. psilocybin, ayahuasca, lysergic acid diethylamide and 3,4-methylenedioxymethamphetamine) is attracting renewed interest, driven by a pressing need for research and development of novel therapies for psychiatric disorders, as well as promising results of contemporary studies. In this Viewpoint, we reflect upon the ‘Clinical Memorandum on Psychedelics’ recently released by the Royal Australian and New Zealand College of Psychiatrists and note subsequent developments including the application for down-scheduling of psilocybin and 3,4-methylenedioxymethamphetamine presently being considered by the Therapeutic Goods Administration and approvals for access via the Special Access Scheme. We suggest that this field is worthy of rigorous research to assess potential benefits, address safety parameters and clarify therapeutic mechanisms. To this end, we outline recent research findings, provide an overview of current knowledge relating to mechanisms of action and discuss salient aspects of the psychedelic-assisted psychotherapy treatment model. The sum of this research points towards medicinal psychedelics as a potential new class of psychiatric treatments when used within a medically supervised framework with integrated psychotherapeutic support. However, before widespread translation into clinical use can occur, appropriately designed and sufficiently powered trials are required to detect both potential positive and negative outcomes. Unique safety and regulatory challenges also need to be addressed. As for any new medical therapy, psychedelic research needs to be conducted in a rigorous manner, through the dispassionate lens of scientific enquiry. Carte blanche availability to practitioners, without specific protocols and appropriate training, would be potentially harmful to individuals and detrimental to the field.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle