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Enregistrement W4411386799 · doi:10.1016/j.psycom.2025.100218

A framework to assess risks for non-medical use of psychedelics: The liability for abuse of psychedelics questionnaire (LAPQ)

2025· article· en· W4411386799 sur OpenAlexaff
Jennifer Swainson, Cláudio N. Soares, Roger S. McIntyre, Gilmar Gutiérrez, Atul Khullar, Jay Ching-Chieh Wang, Ron Shore

Notice bibliographique

RevuePsychiatry Research Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBrain and Cognition Discovery FoundationQueen's UniversityUniversity of TorontoProvidence Health CareUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiabilityPsychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: As psychedelic research moves forward, trial design could benefit from assessments of potential risks of treatment. One such risk is future abuse or misuse of the drug or other drugs of abuse. Like the ketamine literature, psychedelic studies to date have not included measures designed to thoroughly address this risk. With aims to fill this gap, we previously developed a ketamine/esketamine drug liking and craving questionnaire (DLCQ), which primarily considered level of drug liking as a risk factor for potential future misuse or abuse. In adapting this for use with psychedelics, several considerations arose, including the likelihood that the psychedelic experience may be more universally pleasurable, and that desire to use psychedelics again may carry several underlying reasons. Here, we describe the Liability for Abuse of Psychedelics Questionnaire (LAPQ), which provides a framework incorporating 3 domains; substance use history, liking and craving for the drug in question, and subsequent changes in substance use patterns after exposure to the drug. While not a validated instrument, we propose this framework may be used in conjunction with other side effect tracking tools to more comprehensively address risks in psychedelic studies.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,444
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,149 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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