Beyond Psilocybin: Reviewing the Therapeutic Potential of Other Serotonergic Psychedelics in Mental and Substance Use Disorders
Notice bibliographique
Résumé
There has been a resurgence of interest in the use of psychedelic therapies for several mental and substance use disorders. Psilocybin, a "classic" serotonergic psychedelic, has emerged as one of the primary compounds of interest in clinical research. While research on psilocybin's potential mental health benefits has grown, data on the safety and efficacy of other serotonergic psychedelics remain limited. A comprehensive scoping review on the use of mescaline, ibogaine, ayahuasca, N,N-dimethyltryptamine (DMT), and lysergic acid diethylamide (LSD) in the treatment of mental and substance disorders was conducted. Independent reviewers screened titles, abstracts, and full texts and conducted data extraction. Seventy-seven studies met the inclusion criteria. There were 43 studies of LSD, 24 studies of ayahuasca, 5 studies of DMT, 5 studies of ibogaine, and 5 studies of mescaline. Commonly reported benefits included improved mood and anxiety symptoms, improved insight, reduced substance use, improved relationships, and decreased vegetative symptoms. Commonly reported adverse effects were psychological, neurological, physical, and gastrointestinal in nature. Serious adverse events (homicide and suicide) were reported in published studies of LSD. In conclusion, there is only low-level evidence to support the safety and efficacy of non-psilocybin serotonergic psychedelics in individuals with mental and substance use disorders.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».