Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is substantial contemporary interest in psychedelic agents as medicines for maladies of the mind. This follows research in the 1950s and 1960s exploring the use of LSD and other psychedelics to treat a range of psychiatric illnesses as well as addictions. This research was shut down after prohibition of these drugs; however, the last decade has seen a major renewal of interest in the therapeutic use of psychedelics and related drugs in psychiatry. Part of the Oxford Psychiatry Library series, this book provides an overview of this hugely exciting field, covering the history of psychedelics, clinical aspects, risks and side effects, precautions, and processes. Psilocybin (found in ‘magic mushrooms’) has been used effectively for amelioration of distress in people with depression and anxiety in the context of potentially life-ending cancers. MDMA (‘ecstasy’) has shown efficacy for severe posttraumatic stress disorder, with enduring benefit. Other psychedelics, both plant-derived (e.g. ayahuasca) and synthetically produced (e.g. LSD) are also being investigated for their potential therapeutic value. These agents not only herald a new neurobiology but also allow an integration of psychotherapy with biological compounds that is truly novel and that challenges established psychiatric practice. Further, the action of these agents on the brain allows an exploration of how the brain works to ‘open up’ to psychotherapeutic healing. This book will appeal to clinicians in mental health and addictions, policy makers and neuroscientists; to pharmacists and pharmacologists; and to the general public.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».