Treatment approaches and efficacy in psychedelic-induced psychosis: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Psychedelics are increasingly used in the general population, yet they are associated with increased risk of psychosis in a minority of users that can experience psychedelic-induced psychosis (<1 % in controlled trial settings). In contrast, the evidence regarding the treatment of psychedelics-induced psychosis remains to date scarce. We conducted a PRISMA 2020-compliant systematic review (CRD42023399591), searching electronic databases (inception-August 2024) for interventional, observational studies, case series, or case reports on the treatment of psychedelic-induced psychosis. Frequencies of population, treatment, and outcome characteristics were analyzed. We included 14 case series, 20 case reports, and one prospective study, reporting on 93 cases of psychedelic-induced psychosis, between 1955 and 2024. The primary substances implicated were LSD (47.3 %) and MDMA (38.7 %), and the average patient age of 23.7 ± 6.3 years, with a predominance of male subjects (88 %). Psychosis lasted an average of 1.8 weeks. We identified two main treatment categories: first-generation antipsychotics (n = 37) and second-generation antipsychotics (n = 57). Electroconvulsive therapy was used in a minor subset of cases (n = 9). The response rate for first-generation antipsychotics (27 %) was significantly lower than that for second-generation agents (91.3 %) and electroconvulsive therapy (91 %). Follow-up data indicated 34 % of patients later developed schizophrenia spectrum disorders, and 20.4 % were diagnosed with bipolar disorder. However, the lack of comprehensive follow-up limits the interpretation of findings In conclusion, the evidence supporting treatment options remains limited, primarily based on case reports. Our findings suggest that second-generation antipsychotics seem to be more beneficial in managing psychedelic-induced psychosis, warranting further investigation into optimized treatment protocols.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».