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Enregistrement W4386624716 · doi:10.1097/aln.0000000000004673

Use of Psychedelics for Pain: A Scoping Review

2023· review· en· W4386624716 sur OpenAlexaff
Akash Goel, Yeshith Rai, Shayan Sivadas, Calvin Diep, Hance Clarke, Harsha Shanthanna, Karim S. Ladha

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityMcMaster UniversityUniversity of TorontoToronto General HospitalSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsilocybinMedicineChronic painHallucinogenAddictionOpioidAdverse effectCancer painLysergic acid diethylamideClinical trialDissociativePsychiatryIntensive care medicinePharmacologyCancerSerotoninInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic pain is a public health concern that affects approximately 1.5 billion people globally. Conventional therapeutic agents including opioid and non-opioid analgesics have been associated with adverse side effects, issues with addiction, and ineffective analgesia. Novel agents repurposed to treat pain via different mechanisms are needed to fill the therapeutic gap in chronic pain management. Psychedelics such as lysergic acid diethylamide and psilocybin (the active ingredient in psychedelic mushrooms) are thought to alter pain perception through direct serotonin receptor agonism, anti-inflammatory effects, and synaptic remodeling. This scoping review was conducted to identify human studies in which psychedelic agents were used for the treatment of pain. Twenty-one articles that assessed the effects of psychedelics in treating various pain states were included. The present scarcity of clinical trials and small sample sizes limit their application for clinical use. Overall, psychedelics appear to show promise for analgesia in patients with certain headache disorders and cancer pain diagnoses. Future studies must aim to examine the combined effects of psychotherapy and psychedelics on chronic pain.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,520
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,002 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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