Psychedelics and Suicide-Related Outcomes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Suicide accounts for 1.4% of global deaths, and the slow-acting nature of traditional treatments for suicide risk underscores the need for alternatives. Psychedelic therapies may rapidly reduce suicide risk. This systematic review evaluates impact of psychedelic therapies on suicide-related outcomes. Methods: A systematic search of MEDLINE, Embase, PsycINFO, and ClinicalTrials.gov was conducted up to November 2024. Results: Four randomized controlled trials (RCTs) evaluated suicidality as a secondary outcome or safety measure, showing significant reductions in suicidal ideation with psilocybin (three studies) and MDMA-assisted therapy (MDMA-AT; one study). Effect sizes, measured by Cohen’s d, ranged from =0.52 to 1.25 (p = 0.01 to 0.005), with no safety issues reported. Five additional RCTs assessed suicidality as a safety measure, showing reductions in suicidal ideation with psilocybin (two studies) and MDMA-AT (three studies; p = 0.02 to 0.04). Among 24 non-randomized and cross-sectional studies, results were mixed. Psilocybin (three studies) reduced suicidal ideation, with odds ratios (OR) of 0.40–0.75. MDMA-AT (five studies in PTSD patients) had a pooled effect size of d = 0.61 (95% CI: 0.32–0.89). LSD (six studies) showed increased odds of suicidality, with odds ratios ranging from 1.15 to 2.08. Studies involving DMT (two studies) and multiple psychedelics (three studies) showed mixed results, with DMT studies not showing significant effects on suicidality and studies involving multiple psychedelics showing varying outcomes, some reporting reductions in suicidal ideation and others showing no significant change. Conclusions: The effect of psychedelic therapies on suicide-related outcomes remains inconclusive, highlighting the need for further trials to clarify safety and therapeutic mechanisms.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».