Disruption as an opportunity or threat: A qualitative analysis of factors influencing the attitudes of experts in serious illness care toward psychedelic-assisted therapies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychedelic-assisted therapies (PAT) are emerging as a promising treatment for psycho-existential distress in patients with serious illness. A recent qualitative analysis of perspectives of 17 experts in serious illness care and/or PAT research identified divergent views on the therapeutic potential and safety of PAT in patients with serious illness. This paper further analyzes the factors that may influence these views. OBJECTIVES: To identify factors underlying the attitudes of experts in serious illness care and/or PAT toward PAT and its potential role in serious illness care. METHODS: Semi-structured interviews of 17 experts in serious illness care and/or PAT from the United States and Canada were analyzed to identify factors cited as influencing their views on PAT. RESULTS: Five factors were identified as influencing experts' attitudes toward PAT: perception of unmet need, knowledge of empirical studies of PAT, personal experience with psychedelics, professional background, and age/generation. In addition, an integrative theme emerged from the analysis, namely PAT's disruptive potential at 4 levels relevant to serious illness care: patient's experience of self, illness, and death; relationships with loved ones and health-care providers; existing clinical models of serious illness care; and societal attitudes toward death. Whether this disruptive potential was viewed as a therapeutic opportunity, or an undue risk, was central in influencing experts' level of support. Experts' perception of this disruptive potential was directly influenced by the 5 identified factors. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Points of disruption potentially invoked by PAT in serious illness care highlight important practical and philosophical considerations when working to integrate PAT into serious illness care delivery in a safe and effective way.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».