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Enregistrement W4213229867 · doi:10.1080/02791072.2022.2039815

Contextual Parameters Associated with Positive and Negative Mental Health in Recreational Psychedelic Users

2022· article· en· W4213229867 sur OpenAlex
Kevin O. St. Arnaud, Donald Sharpe

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoactive Drugs · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of ReginaConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthRecreationPsychologyExpansiveSet (abstract data type)Recreational useClinical psychologyApplied psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing research exploring the utility of psychedelic substances suggests that they not only hold promise for clinical practice but may enhance mental health through recreational use as well. However, given the importance of set and setting for maximizing benefits and minimizing harms of drug use, it is important to develop a foundational understanding of the contextual factors associated with positive and negative mental health in psychedelic users. Accordingly, data were collected using an internet-based survey of psychedelic drug users (n = 511). Hierarchical regression analyses were used to explore to what degree life-time use, frequency of use, dose size, group use, intentions for use, and post-use integration predict mental health in psychedelic users. In particular, using psychedelics with high frequency and to cope with negative affect were found to predict negative mental health. Conversely, using psychedelics in a group setting, with self-expansive intentions, and integrating post-use were found to predict positive mental health. Findings suggest that recreational psychedelic use may either enhance or diminish mental health depending on the contextual parameters of use. Limitations and areas for further research are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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