Are first responders interested in psychedelics? Assessing previous use, interest, and willingness to participate in psychedelic-assisted therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aims First responders such as firefighters and police officers often experience traumatic events as part of their work. As a result, they are more likely to have mental health issues such as post-traumatic stress disorder, depression, and anxiety compared to the general population. Psychedelic-assisted therapy has emerged as a promising avenue to alleviate these issues, but little is currently known about first responders' interest in, and barriers to, these treatments. Here, we aimed to document first responders' attitudes towards LSD-assisted therapy and previous use of psychoactive drugs. Methods We recruited 102 participants through mailing lists of first responders' unions. Respondents were typically male firefighters in western Canada; others were police officers, paramedics, and military personnel across Canada and the United States. They were asked about their attitudes towards LSD- and marijuana-assisted therapies, previous psychiatric diagnoses, psychosocial impairments, and substance use. Results Respondents showed higher rates of distress and illicit drug use compared to the general population. Of those who sought professional treatment, a minority reported that the treatment had helped them. The respondents were generally interested in taking part in therapy or research involving LSD or marijuana. The setting (e.g., at home vs. a clinic), therapist presence, and drug dose were commonly reported to influence this participation. Conclusions First responders may particularly benefit from psychedelic therapy given their high interest in psychedelic drugs and high rates of treatment-relevant disorders. Better understanding the needs of this population will help inform future clinical trials and psychedelic therapies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle