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Enregistrement W4361263761 · doi:10.1093/med/9780192863607.001.0001

Psychedelics as Psychiatric Medications

2023· book· en· W4361263761 sur OpenAlexaff
David Nutt, David Castle

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsilocybinPsychiatryHallucinogenAddictionPsychotherapistContext (archaeology)PsychologyAnxietyMDMADistressAyahuascaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,089

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,338 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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