Ayahuasca ceremony leaders’ perspectives on special considerations for eating disorders
Notice bibliographique
Résumé
Eating disorders (EDs) are difficult conditions to resolve, necessitating novel treatments. Ayahuasca, a psychedelic plant medicine originating in Indigenous Amazonian communities, is being investigated. Aspects of ceremonial ayahuasca use (purging, dietary restrictions) appear similar to ED behaviors, raising questions about ayahuasca's suitability as an intervention for individuals with EDs. This study explored the perspectives of ayahuasca ceremony leaders on these and other considerations for ceremonial ayahuasca drinking among individuals with EDs. A qualitative content analysis of interviews was undertaken with 15 ayahuasca ceremony leaders, the majority of whom were from the West/Global North. Screening for EDs, purging and dietary restrictions, potential risks and dangers, and complementarity with conventional ED treatment emerged as categories. The findings offer ideas, including careful screening and extra support, to promote safe and beneficial ceremony experiences for ceremony participants with EDs. More research is needed to clarify the impacts of ceremony-related purging and preparatory diets. To evolve conventional models of treatment, the ED field could consider Indigenous approaches to mental health whereby ayahuasca ceremony leaders and ED researchers and clinicians collaborate in a decolonizing, bidirectional bridging process between Western and Indigenous paradigms of healing.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».