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Enregistrement W4403667484 · doi:10.1186/s12909-024-06141-3

Expert recommendations for Germany’s integration of psychedelic-assisted therapy

2024· review· en· W4403667484 sur OpenAlexaff
Sergio R Pérez Rosal, Joseph La Torre, Susanne Birnkammer, Olga Chernoloz, Monnica T. Williams, Sonya C. Faber

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationMEDLINEPsychologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As clinical trials for psychedelics move into phase III in the USA, Europe must address its lag in integrating professional education around psychedelic-assisted therapy (PAT) and supporting psychedelic drug research. This paper evaluates the necessary frameworks for implementing PAT in Germany, emphasizing the nation's potential leadership role within the European Union. With Australia having already approved MDMA and psilocybin for mental health indications, the Ukrainian government exploring MDMA treatment for war-related PTSD, and initial clinical trials involving MDMA and LSD with patients in Switzerland which restarted the restricted medical use of these substances around 2014, the medical authorization of psychedelics in these countries establishes precedent showcasing both the promise and challenges of researching and implementing PAT in nations where the substances were formally scheduled as illicit substances. Key challenges include establishing rigorous standards for practitioner training, accessibility, and defining regulatory oversight. This paper focuses on the development of robust infrastructure in Germany, which will support the roll out of PAT, and details ethical considerations, training protocols, and governmental roles in the formulation of treatment frameworks. This approach aims not only to guide Germany in adopting PAT but also to influence broader European policy, ensuring that patients receive ethically sound and proficient care. The findings suggest pathways for Europe to reclaim its historical lead in psychiatric and therapeutic innovation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,321
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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