Psilocybin in late-life mental health: Addressing depression, loneliness, and existential anxiety
Notice bibliographique
Résumé
The global demographic shift toward aging populations has intensified the need for innovative therapeutic interventions targeting late-life mental health conditions, notably depression, loneliness, and existential distress. Traditional pharmacological treatments often exhibit limited efficacy and poor tolerability in older patients, primarily due to age-related physiological changes and the challenges associated with polypharmacy. Recently, psychedelic-assisted therapy, particularly psilocybin, has gained attention for its potential antidepressant and psychological benefits. This comprehensive review critically evaluates the current evidence supporting psilocybin's effectiveness in older populations and elucidates its neurobiological mechanisms, including serotonergic modulation, enhanced neuroplasticity, and the disruption of maladaptive default mode network activity. Clinical trials in general adult samples demonstrate sustained improvements in depressive symptoms, existential anxiety, and social connectedness following psilocybin administration, suggesting its distinct therapeutic potential beyond conventional treatments. However, geriatric populations are underrepresented in psychedelic research, creating significant knowledge gaps regarding dosing, safety profiles, and long-term outcomes. Pharmacokinetic complexities, cardiovascular risks, and drug interactions necessitate age-specific therapeutic protocols. Ethical considerations, including the complexities of informed consent in cases of cognitive impairment, further underscore the importance of tailored approaches. Future directions must prioritize dedicated geriatric studies that incorporate rigorous safety assessments and integrate findings into existing geriatric care frameworks to fully assess the potential of psilocybin for enhancing late-life mental health and quality of life.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».