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Enregistrement W4389613923 · doi:10.3138/jmvfh-2023-0006

Studying classic psychedelics for the management of headache disorders: Considerations for Veterans

2023· article· en· W4389613923 sur OpenAlexvenueno aff
Emmanuelle A. D. Schindler, Jason J. Sico

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsilocybinHeadachesMigrainePsychiatryCluster headacheMedicineLysergic acid diethylamidePsychologyHallucinogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Headache disorders, such as migraine and cluster headache, are common conditions that are accompanied by significant disability and poor quality of life. Military members and Veterans are at increased risk of developing headache disorders, particularly in the context of traumatic brain injury. Although there are several treatment options for headache management, poor efficacy, tolerability, or access limit their success, and there is always a need to identify new treatments in headache medicine. The therapeutic effects of psychedelic drugs for headache disorders have been reported for decades. Unlike conventional treatment options, psychedelics are reported to have lasting (weeks, months) therapeutic effects after limited dosing (single or few doses). Controlled trials of psilocybin and lysergic acid diethylamide are emerging. Recently published studies of psilocybin in migraine and cluster headache are reviewed in this article. Although anecdotal evidence is generally supported, more research is required before the safety and efficacy of psychedelic drugs for headache disorders can be verified. Veterans have been active in emerging research with psychedelics, although safety and cultural concerns may preclude some in this population from participating.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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