Psychedelic-Assisted Therapies for Psychosocial Symptoms in Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review and meta-analysis evaluates (1) the effectiveness of psychedelic-assisted therapy (PAT) using psilocybin and ketamine for psychosocial symptoms in adults with cancer, (2) contextualizes findings with non-randomized and exploratory studies of other psychedelics, and (3) examines the role of therapeutic frameworks in shaping outcomes. We searched PubMed, Cochrane Library, PsycINFO, and EMBASE (2000–2024) for randomized controlled trials (RCTs) and non-randomized studies investigating psychedelic agents in cancer populations. Meta-analyses pooled RCTs of psilocybin or ketamine using random-effects models. Non-randomized studies were synthesized narratively. Risk of bias and evidence certainty were assessed via Cochrane ROB 2.0, NIH Before–After tool, and GRADE. Eleven placebo-controlled RCTs and four single open-label studies were included. Meta-analysis of four ketamine RCTs (n = 354) showed large, rapid effects on depression/anxiety (Hedges’ g = −1.37, 95% CI: −2.66 to −0.08; I2 = 92%). Three psilocybin RCTs (n = 101) showed a large effect of psilocybin on alleviating depression (Hedges’ g = −3.13, 95% CI: −10.04 to 3.77; I2 = 95%). MDMA and LSD trials suggested promise but lacked rigor. PAT may offer meaningful relief for cancer-related distress, though effects vary by therapeutic model and context. Oncology-specific trials are needed to standardize and scale for implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».