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Enregistrement W4385395867 · doi:10.1080/02791072.2023.2242353

The Relationship Between Naturalistic Psychedelic Use and Clinical Care in Canada

2023· article· en· W4385395867 sur OpenAlexaboutno aff
Nicolas G. Glynos, Daniel J. Kruger, Nicholas Kolbman, Kevin F. Boehnke, Philippe Lucas

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoactive Drugs · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésOddsClinical psychologySubstance usePsychologyHealth carePsychiatryNaturalistic observationMedicineLogistic regressionSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Naturalistic psychedelic use among Canadians is common. However, interactions about psychedelic use between patients and clinicians in Canada remain unclear. Via an anonymous survey, we assessed health outcomes and integration of psychedelic use with health care providers (HCP) among Canadian adults reporting past use of a psychedelic. The survey included 2,384 participants, and most (81.2%) never discussed psychedelic use with their HCP. While 33.7% used psychedelics to self-treat a health condition, only 4.4% used psychedelics with a therapist and 3.6% in a clinical setting. Overall, 44.8% (n = 806) of participants were aware of substance testing services, but only 42.4% ever used them. Multivariate regressions revealed that therapeutic motivation, higher likelihood of seeking therapist guidance, and non-binary gender identification were significantly associated with higher odds of discussing psychedelics with one’s primary HCP. Having used a greater number of psychedelics, lower age, non-female gender, higher education, and a therapeutic motivation were significantly associated with higher odds of awareness of substance testing. We conclude that naturalistic psychedelic use in Canada often includes therapeutic goals but is poorly connected to conventional healthcare, and substance testing is uncommon. Relevant training and education for HCPs is needed, along with more visible options for substance testing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,305 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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