Psilocybin’s Potential Mechanisms in the Treatment of Depression: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests that psilocybin has therapeutic benefit for treating depression. However, there is little consensus regarding the mechanism by which psilocybin elicits antidepressant effects. This systematic review summarizes existing evidence. Ovid MEDLINE, EMBASE, psychINFO, and Web of Science were searched, for both human and animal studies, using a combination of MeSH Terms and free-text keywords in September 2021. No other mood disorders or psychiatric diagnoses were included. Original papers in English were included. The PRISMA framework was followed for the screening of papers. Two researchers screened the retrieved articles from the literature search, and a third researcher resolved any conflicts. Of 2,193 papers identified, 49 were selected for full-text review. 14 articles were included in the qualitative synthesis. Six supported psilocybin's mechanism of antidepressant action via changes to serotonin or glutamate receptor activity and three papers found an increase in synaptogenesis. Thirteen papers investigated changes in non-receptor or pathway-specific brain activity. Five papers found changes in functional connectivity or neurotransmission, most commonly in the hippocampus or prefrontal cortex. Several neuroreceptors, neurotransmitters, and brain areas are thought to be involved in psilocybin's ability to mitigate depressive symptoms. Psilocybin appears to alter cerebral blood flow to the amygdala and prefrontal cortex, but the evidence on changes in functional connectivity and specific receptor activity remains sparse. The lack of consensus between studies suggests that psilocybin's mechanism of action may involve a variety of pathways, demonstrating the need for more studies on psilocybin's mechanism of action as an antidepressant.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle