The Need for Psychedelic-Assisted Therapy in the Black Community and the Burdens of Its Provision
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
Psychedelic medicine is an emerging field that examines entheogens, psychoactive substances that produce non-ordinary states of consciousness (NOSC). 3,4-methylenedioxymethamphetamine (MDMA) is currently in phase-3 FDA clinical trials in the United States (US) and Canada to treat the symptoms of posttraumatic stress disorder (PTSD). MDMA is used in conjunction with manualized therapy, because of its effectiveness in reducing fear-driven stimuli that contribute to trauma and anxiety symptoms. In 2017, the FDA designated MDMA as a "breakthrough therapy," signaling that it has advantages in safety, efficacy, and compliance over available medication for the treatment of trauma-, stress-, and anxiety-related disorders such as PTSD. In the US and Canada, historical and contemporary racial mistreatment is frequently experienced by Black people via a variety of macro and micro insults. Such experiences trigger physiological responses of anxiety and fear, which are associated with chronically elevated stress hormone levels (e.g., cortisol and epinephrine), similar to levels documented among those diagnosed with an anxiety disorder. This paper will explore the benefits of entheogens within psychedelic assisted-therapy and their potential benefits in addressing the sequelae of pervasive and frequent negative race-based experiences and promoting healing and thriving among Black, Indigenous and other People of Color (BIPOC). The author(s) discuss the ethical responsibility for providing psychedelic-assisted therapy within a culturally competent provider framework and the importance of psychedelic researchers to recruit and retain BIPOC populations in research and clinical training.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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