Patients' Experiences Discussing Psychedelics for Therapeutic Purposes with Physicians and Other Health Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
Background: A core component in the provision and receipt of appropriate medical care is trust and communication between patients and physicians. The use of psychedelics for therapeutic purposes (PTPs) has experienced growing attention in the past decade and may be an increasing topic of patient–physician interactions. The stigmatization of psychedelic use may complicate this process. However, patient perspectives on discussing psychedelics with their physician have not yet been systematically examined. Methods: We report findings from a cross-sectional study of 791 adults who use psychedelics. The survey queried patient experiences communicating about PTP with health care providers (HCPs) as well as intentions, modes, and patterns of psychedelic use. Results: A majority (80%) of the 791 adult psychedelic users ( M age = 37, SD = 1.28; 46% female) endorsed using PTPs. Nearly a third of therapeutic users (30%; n = 190) reported discussing psychedelic use with their physician. Barriers to discussing PTP with physicians included stigmatization, perceived physician knowledge gaps about psychedelics, and legal status. Patients with a history of mood disorders (χ 2 = 11.01, p < 0.01), or posttraumatic stress disorder (χ 2 = 10.32, p < 0.01) were more likely to discuss PTP with their provider, as were respondents who used ketamine (χ 2 = 5.23, p < 0.05). Conclusions: This study is among the first to systemically examine patient experiences and perceptions about discussing PTP with their HCP. These data suggest the majority of patients are hesitant to discuss psychedelics with their physicians and illuminate factors associated with greater likelihood of patient–physician discussions.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».