Reconsidering evidence for psychedelic-induced psychosis: an overview of reviews, a systematic review, and meta-analysis of human studies
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
BACKGROUND: Persons with schizophrenia are excluded from psychedelic-assisted therapy due to concerns about the risk of triggering or worsening psychosis. However, there is limited meta-analytic data on the risk of psychedelic-induced psychosis in individuals with pre-existing psychotic disorders. METHODS: We conducted a systematic review, meta-analysis, and overview of reviews to assess the incidence of psychedelic-induced psychosis and symptom exacerbation in schizophrenia. Our pre-registered protocol (CRD42023399591) covered: LSD, psilocybin, mescaline, DMT, and MDMA, using data from Embase, PubMed, PsyARTICLES, PsyINFO, and trial registries up to November 2023. A random-effects model was used to calculate psychosis incidence, with standardized assessments of study quality. RESULTS: From 131 publications, we analyzed 14 systematic reviews, 20 reviews, 35 randomized-controlled trials (RCTs), 10 case-control studies, 30 uncontrolled trials (UCTs), and 22 cohort studies, most of which were low quality. Meta-analysis of nine studies showed an incidence of psychedelic-induced psychosis at 0.002% in population studies, 0.2% in UCTs, and 0.6% in RCTs. In UCTs including individuals with schizophrenia, 3.8% developed long-lasting psychotic symptoms. Of those with psychedelic-induced psychosis, 13.1% later developed schizophrenia. Sensitivity analyses confirmed the results. CONCLUSION: In summary, the reviewed evidence suggests that schizophrenia might not be a definite exclusion criterion for clinical trials exploring safety and efficacy of psychedelics for treatment-resistant depression and negative symptoms. However, given the low quality and limited number of studies, more high-quality research is needed, and a conservative approach is recommended until further data is available.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle