Top Ten Tips Palliative Care Clinicians Should Know About Psychedelic-Assisted Therapy in the Context of Serious Illness
Notice bibliographique
Résumé
Psychedelic-assisted therapy (PAT) is a burgeoning treatment with growing interest across a variety of settings and disciplines. Empirical evidence supports PAT as a novel therapeutic approach that provides safe and effective treatment for people suffering from a variety of diagnoses, including treatment-resistant depression, substance use disorder, and post-traumatic stress disorder. Within the palliative care (PC) field, one-time PAT dosing may lead to sustained reductions in anxiety, depression, and demoralization-symptoms that diminish the quality of life in both seriously ill patients and those at end of life. Despite a well-noted psychedelic renaissance in scholarship and a renewed public interest in the utilization of these medicines, serious illness-specific content to guide PAT applications in hospice and PC clinical settings has been limited. This article offers 10 evidence-informed tips for PC clinicians synthesized through consultation with interdisciplinary and international leading experts in the field with aims to: (1) familiarize PC clinicians and teams with PAT; (2) identify the unique challenges pertaining to this intervention given the current legalities and logistical barriers; (3) discuss therapeutic competencies and considerations for current and future PAT use in PC; and (4) highlight critical approaches to optimize the safety and potential benefits of PAT among patients with serious illness and their caregivers.
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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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,008 |
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 ».