Adverse events associated with classic psychedelics and MDMA: a real-world population-based study using the WHO pharmacovigilance database (VigiBase)
Notice bibliographique
Résumé
Psychedelic use has greatly increased within clinical and recreational settings over recent years. While demonstrating a favorable safety profile within certain clinical populations, little empirical research has explored safety of psychedelic use within real-world samples. Using the World Health Organization (WHO) VigiBase, a comprehensive global pharmacovigilance database with voluntary spontaneous reporting of adverse events (AEs) from real-world clinical and recreational populations, we examined reports for classic psychedelics and MDMA. Most reports were made for MDMA (n = 1573) and LSD (n = 394), while psilocybin (n = 56), DMT (n = 18), and mescaline (n = 15) had fewer reports. The most common AEs for all substances were psychiatric in nature, specifically surrounding substance or drug abuse and dependence. Reports of overdose constituted 1.1 to 1.7 % of total AEs. Pregnancy-related and congenital disorders were rare. Compared to the acetaminophen control, LSD and MDMA were associated with significantly greater odds for the reported AEs of alcohol abuse (LSD: ROR=45.7, 95 % CI: 27.2 - 76.9; MDMA: ROR=19.2, 95 % CI: 12.2 - 30.4), substance use disorder (LSD: ROR=71.1, 95 % CI: 36.3 - 139.2; MDMA: ROR=129.9, 95 % CI: 78.4 - 215.5) and substance dependence (LSD: ROR=215.1, 95 % CI: 69.0 - 670.3; MDMA: ROR=76.8, 95 % CI: 25.5 - 231.8). These reports were also greater than those associated with the external positive control, oxycodone. Taken together, this exploratory study provides the first analysis of AEs associated with psychedelics reported to a global pharmacovigilance database and can inform their real-world safety. Findings should be considered in light of limitations surrounding co-use of other substances and potential deterrence towards reporting use of illicit substances.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».