Cette revue systématique examine l’application des outils de traitement du langage naturel (NLP) à l’analyse des effets des substances psychoactives sur la production linguistique. L’étude passe en revue des travaux analysant le langage oral et écrit sous l’influence de psychostimulants, MDMA, cannabis, kétamine et psychédéliques. Les résultats montrent que les drogues étudiées influencent divers aspects du langage : les stimulants augmentent la verbosité, le LSD réduit le lexique, la MDMA accroît la proximité sémantique aux mots émotionnels, la psilocybine favorise un sentiment positif, et le cannabis modifie l’acoustique du discours. Une seule étude a validé de manière externe l’identification de l’intoxication par la MDMA via l’apprentissage automatique. L’absence d’une méthodologie standardisée empêche une méta-analyse. L’étude met en évidence la nécessité de protocoles harmonisés pour améliorer la reproductibilité et la comparabilité des résultats.
Identifier les modifications linguistiques induites par les substances psychoactives et évaluer l’efficacité des outils NLP pour détecter et classifier l’intoxication par ces substances.
- Revue systématique pré-enregistrée conforme aux directives PRISMA 2020.
- Recherche bibliographique sur MEDLINE et Embase (juin 2023 et mars 2024).
- Sélection de 14 études analysant les effets linguistiques des substances psychoactives via NLP.
- Évaluation du biais avec des outils spécifiques (ROBINS-E, ROBINS-I, ROB 2).
- Psychostimulants : augmentation du nombre de mots et réduction des répétitions séquentielles.
- MDMA : augmentation de la proximité sémantique avec les mots liés aux émotions positives.
- LSD : réduction du lexique et désorganisation structurelle du langage.
- Psilocybine : augmentation de l’expression de sentiments positifs.
- Cannabis : modifications des marqueurs acoustiques du langage.
- Classification automatique : identification de l’intoxication à la MDMA avec une précision de 66 à 92 % via NLP et apprentissage automatique.
- Amélioration des outils d’évaluation psychiatrique grâce à l’analyse objective du langage.
- Développement de biomarqueurs NLP pour détecter l’intoxication aux substances psychoactives.
- Meilleure compréhension des effets cognitifs des psychédéliques et autres substances psychoactives.
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