A Cohort Based Case Series: Learnings from an Iterative Group Therapy Model to Support Psilocybin-Assisted Therapy for Patients with a Terminal Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction While much is known about psilocybin-assisted therapy for individuals, little is known about the experience of participants in a group psilocybin therapy model. Objectives In an attempt to bridge this gap in the literature, a program development and quality improvement effort was launched. Methods Thirty-one psychedelic-assisted therapy (PaT) sessions were provided for 25 participants within four iterative cohorts over the span of one year. This article reports participant feedback in an effort to inform the benefits and challenges of group-administered PaT. Results Six to eight once-weekly group resilience-based community of practice (CoP) sessions were combined with one psilocybin-assisted therapy session for patients experiencing distress related to a terminal health condition. The virtual hybrid group therapy model is research informed, with a curriculum that provides knowledge-based content, combined with the relational elements necessary to successfully deliver group-administered psilocybin-assisted therapy. Twenty one of the twenty five participants (84%) completed the program. Based on participant feedback, the following themes emerged: 1) Improvement of pre-treatment preparation sessions; 2) PaT Benefits: Gaining perspective, peace, non-attachment, authenticity, honesty, relational capacity; 3) The community of practice (CoP) as the primary conduit for connection and regulation 4) Population specific curriculum with a greater focus on how to navigate death, pain and loss; 5) PaT session Challenges; 6) The interpersonal and support capacity of the team as critical for the overall experience. Conclusions While more research is needed, results suggest that psilocybin can be delivered safely in a group setting, and that a virtual CoP is effective across the spectrum of set, setting and integration Our findings also suggest that there is much to learn - and improve upon - in this novel area of service delivery. Disclosure of Interest None Declared
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».