Australian psychologists' attitudes towards psychedelic‐assisted therapy and training following a world‐first drug down‐scheduling
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study explores the attitudes of psychologists towards psychedelics and psychedelic-assisted therapy (PAT) following the world-first regulatory changes in 2023 in Australia which permitted psilocybin and 3,4-methylenedioxy-methamphetamine (MDMA) to be used in clinical services. METHODS: A purposive sample of 20 Australian psychologists was recruited using snowball sampling. Semi-structured interviews were conducted which explored participants' attitudes, knowledge and concerns about PAT. Data were coded and analysed to identify and develop theme categories. RESULTS: Most psychologists exhibited positive attitudes towards psychedelics and their therapeutic potential, viewing them as promising for addressing chronic mental health conditions like depression. However, there was a notable concern regarding the limited evidence on efficacy and potential adverse experiences, as well as the complexity of the individualised treatment protocol. Despite enthusiasm, many psychologists had limited detailed knowledge about the interventions themselves. The need for comprehensive education and training programs, including exposure to psychedelic experiences and credible higher education institutions, was emphasised to ensure competence in administering PAT. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Psychologists displayed notably positive attitudes towards PAT, likely reflecting both shifting perceptions of psychedelics and self-selection bias within the sample. Despite this optimism, concerns were raised about psychiatric risks and the necessity for comprehensive and reputable training and supervision. The cohort showed openness to both novel treatments and innovative training methods, underscoring the importance of enhancing educational frameworks to ensure effective implementation of PAT.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».