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Enregistrement W4387540929 · doi:10.1001/jamapsychiatry.2023.3867

Use of Lysergic Acid Diethylamide by Major Depression Status

2023· article· en· W4387540929 sur OpenAlexaff
Claire Walsh, Lauren Gorfinkel, Dvora Shmulewitz, Malki Stohl, Deborah S. Hasin

Notice bibliographique

RevueJAMA Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)MedicineLogistic regressionDemographyLysergic acid diethylamidePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Renewed interest in the clinical potential of hallucinogens may lead people with depression to a generally more positive view of the use of lysergic acid diethylamide (LSD). Therefore, past-year LSD use among people with depression may be increasing in prevalence. Objective: To assess time trends in the prevalence of past-year nonmedical LSD use by past-year major depression status and the variation in this association by sociodemographic characteristics. Design, Setting, and Participants: This survey study used pooled publicly available data from 478 492 adults aged 18 years or older who were administered the National Survey on Drug Use and Health from 2008 through 2019. Statistical analysis was conducted from December 2022 to June 2023. Main Outcome and Measures: Past-year major depression diagnoses per criteria from the DSM-IV were analyzed. Logistic regression models examined whether time trends in past-year nonmedical LSD use differed between adults with vs without past-year depression, adjusting for sociodemographic characteristics. Secondary analyses examined whether the trends in LSD use by depression status differed between sociodemographic subgroups. Results: The analytic sample included 478 492 adults, of whom 51.8% were female, 56.1% were younger than 50 years, 11.7% were Black, 15.1% were Hispanic, 65.8% were White, and 7.5% were another race. Weighted interview response rates ranged from 64.9% to 75.6% during the study time frame. From 2008 to 2019, past-year use of LSD increased significantly more among adults with major depression (2008 prevalence, 0.5%; 2019 prevalence, 1.8%; prevalence difference [PD], 1.3% [95% CI, 1.0%-1.6%]) compared with adults without major depression (2008 prevalence, 0.2%; 2019 prevalence, 0.8%; PD, 0.6% [95% CI, 0.5%-0.7%]) (difference in difference, 0.8% [95% CI, 0.5%-1.1%]). This difference was particularly pronounced among young adults aged 34 years or younger (PD among those aged 18-25 years with depression, 3.3% [95% CI, 2.5%-4.2%]; PD among those aged 26-34 years with depression, 2.7% [95% CI, 1.6%-3.8%]) and individuals with incomes less than $75 000 per year (PD among those with income <$20 000, 1.9% [95% CI, 1.3%-2.6%]; PD among those with income $20 000-$49 999, 1.5% [95% CI, 1.0%-2.1%]; PD among those with income $50 000-$74 999, 1.3% [95% CI, 0.7%-2.0%]). Conclusions and Relevance: This study suggests that, from 2008 to 2019, there was a disproportionate increase in the prevalence of past-year LSD use among US adults with past-year depression. Among those with depression, this increase was particularly strong among younger adults and those with lower household incomes. Among individuals with depression who also report LSD use, clinicians should discuss potential strategies for mitigating harm and maximizing benefits in medically unsupervised settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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