“A sense of the bigger picture:” A qualitative analysis of follow-up interviews with people with bipolar disorder who self-reported psilocybin use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: People with bipolar disorder (BD) spend more time depressed than manic/hypomanic, and depression is associated with greater impairments in psychosocial functioning and quality of life than mania/hypomania. Emerging evidence suggests psilocybin, the psychoactive compound in "magic mushrooms," is a promising treatment for unipolar depression. Clinical trials of psilocybin therapy have excluded people with BD as a precaution against possible adverse effects (e.g., mania). Our study centered the experiences of adults living with BD who consumed psilocybin-containing mushrooms, and aimed to (1) understand its subjective impacts on BD symptoms, (2) deepen understanding of Phase I survey results, and (3) elucidate specific contextual factors associated with adverse reactions in naturalistic settings. METHODS: Following an international survey (Phase I), follow-up interviews were conducted with 15 respondents (Phase II) to further understand psilocybin use among adults with BD. As part of a larger mixed-methods explanatory sequential design study, reflexive thematic analysis was used to elaborate findings. RESULTS: Three major themes containing sub-themes were developed. (1) Mental Health Improvements: (1.1) decreased impact and severity of depression, (1.2) increased emotion processing, (1.3) development of new perspectives, and (1.4) greater relaxation and sleep. (2) Undesired Mental Health Impacts: (2.1) changes in sleep, (2.2) increased mania severity, (2.3) hospitalization, and (2.4) distressing sensory experiences. (3) Salient Contextual Factors for psilocybin use included: (3.1) poly-substance use and psilocybin dose, (3.2) solo versus social experiences, and (3.3) pre-psilocybin sleep deprivation. CONCLUSION: Our findings demonstrate both benefits and risks of psilocybin use in this population. Carefully designed clinical trials focused on safety and preliminary efficacy are 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».