Adults who microdose psychedelics report health related motivations and lower levels of anxiety and depression compared to non-microdosers
Notice bibliographique
Résumé
The use of psychedelic substances at sub-sensorium 'microdoses', has gained popular academic interest for reported positive effects on wellness and cognition. The present study describes microdosing practices, motivations and mental health among a sample of self-selected microdosers (n = 4050) and non-microdosers (n = 4653) via a mobile application. Psilocybin was the most commonly used microdose substances in our sample (85%) and we identified diverse microdose practices with regard to dosage, frequency, and the practice of stacking which involves combining psilocybin with non-psychedelic substances such as Lion's Mane mushrooms, chocolate, and niacin. Microdosers were generally similar to non-microdosing controls with regard to demographics, but were more likely to report a history of mental health concerns. Among individuals reporting mental health concerns, microdosers exhibited lower levels of depression, anxiety, and stress across gender. Health and wellness-related motives were the most prominent motives across microdosers in general, and were more prominent among females and among individuals who reported mental health concerns. Our results indicate health and wellness motives and perceived mental health benefits among microdosers, and highlight the need for further research into the mental health consequences of microdosing including studies with rigorous longitudinal designs.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».