Psilocybin microdosers demonstrate greater observed improvements in mood and mental health at one month relative to non-microdosing controls
Notice bibliographique
Résumé
Psilocybin microdosing involves repeated self-administration of mushrooms containing psilocybin at doses small enough to not impact regular functioning. Microdose practices are diverse and include combining psilocybin with substances such as lion's mane mushrooms (Hericium erinaceus; HE) and niacin (vitamin-B3). Public uptake of microdosing has outpaced evidence, mandating further prospective research. Using a naturalistic, observational design, we followed psilocybin microdosers (n = 953) and non-microdosing comparators (n = 180) for approximately 30 days and identified small- to medium-sized improvements in mood and mental health that were generally consistent across gender, age and presence of mental health concerns, as we all as improvements in psychomotor performance that were specific to older adults. Supplementary analyses indicated that combining psilocybin with HE and B3 did not impact changes in mood and mental health. However, among older microdosers combining psilocybin, HE and B3 was associated with psychomotor improvements relative to psilocybin alone and psilocybin and HE. Our findings of mood and mental health improvements associated with psilocybin microdosing add to previous studies of psychedelic microdosing by using a comparator group and by examining the consistency of effects across age, gender, and mental health. Findings regarding the combination of psilocybin, HE and B3 are novel and highlight the need for further research to confirm and elucidate these apparent effects.
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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) | 0,004 | 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 ».