Decreases in Suicidality Following Psychedelic Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Suicide is a global health concern, and innovative interventions that target suicidality are needed. While psychedelic therapy shows promise for a range of mental health concerns, including suicidality, not all psychedelic therapy trials have published their suicidality results and no meta-analysis has been published on the topic. Therefore, we completed the first meta-analysis of patient-level data on the effects of psychedelics on suicidality. Data Sources: We conducted a systematic search of MEDLINE, PsycINFO, and PubMed for all psychedelic therapy clinical trials (last search: November 5, 2020). Study Selection: We identified all psychedelic therapy trials that included a measure or measure-item that assesses suicidality. Data Extraction: Suicidality data were requested from study authors and extracted using a data extraction form developed for this study. Results: We identified 8, and successfully collected data from 7, relevant trials. Analysis of standardized mean differences (SMDs) indicated that, relative to baseline, psychedelic therapy was associated with large effect sizes for acute (80–240 min) and sustained (1 day, 1–8 weeks, and 3–4 months) decreases in suicidality (SMD range = −1.48 to −2.36; 95% CI range, −4.30 to 0.23). At 6 months, the effect size was medium (SMD = −0.65; 95% CI, −1.14 to −0.16). Reductions in suicidality were significant at all time points except for 7–8 weeks. Acute and post-acute elevations in suicidality were rare (6.5% and 3.0%, respectively). Conclusions: Limitations include heterogeneous samples and interventions, as well as limited sample size and number of studies. Results provide preliminary support for the safety of psychedelic therapy and its positive effect on suicidality. Controlled trials that specifically evaluate the effect of psychedelic therapy on suicidality may be warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 tête enseignante, 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 ».