2017

十月
10

評促智藥 2017

紐約證交所教育行業股, 納斯達克, 美國運通

注意: 該演示是基於全面的和主觀經驗翻譯充分. 這項調查是在研究和教育目的進行. 強烈建議不要根據這些數據集的決定. 服用這些物質之前應與合格的衛生保健專業人士諮詢, 否則,你可能會與你的心理健康問題的經驗. 這些劑型, 很可能是不準確, 我們強烈建議不要採取自主決定,而一個合格的衛生保健專業人士的同意.

年齡

參與者的平均年齡為 26,86 年 (=標準偏差 9,68, 的範圍 12-88).

保羅

從 380 參與者, 調查完成: 325(91,07%) 男人 29(9,89%) 婦女. 19 參與者沒有回應, 7 與會者表示“其他”性別變異. 這七個,三個參與者最有可能無論是反式男人, 或經婦女.

國家

絕大多數參與者都來自英語國家. 以下是 10 最流行的答复:
美國 - 185
不otvecheno- 47
加拿大 - 23
英國 - 22
澳大利亞 - 14
德國 - 8
比利時 - 6
俄羅斯 - 6
西班牙 - 5
其他國家 - 瑞士 (5 參與者), 法國 (3), 意大利 (3), 荷蘭 (3), 新西蘭 (3), 葡萄牙 (3) 南非 (3).

個性測評

20個問題的Mini-IPIP進行了 (唐納蘭等。, 2006), 問題50“人格特質的國際列表”L的基礎上創建. 戈德堡 (戈德堡, 1999).

五大:

外向性: эта черта включает в себя такие характеристики, 像焦慮, 社交性, 健談, 自信和很多情感的表達. 有很多朋友相關的這種特質的高水平, 較高的滿意度與生活,精神障礙發生率較低.

協議: это измерение личности включает в себя такие атрибуты, 信託, 利他主義, 仁慈, 附件和更親社會行為. 這種測量是擇業的良好預測: 可以接受的,人們往往選擇職業, 其中包括照顧和養育行為, 低競爭性, 舉個例子, 護士, 心理治療師, 老師, 慈善工作者或醫生 (醫生排除). 以協議的低級別的人, 作為一項規則, 他們喜歡競爭和選擇職業, 需要較少同情, 如CEO, 律師, 記者, 警察或廚師. 同意還預測,政治觀點, 因為漂亮的人往往是自由派或左派, 而無能的人是保守或向右.

自覺性: общие черты этого измерения включают высокий уровень задумчивости, 良好的衝動控制和目標導向行為. 那些, 誰欣賞誠實, 他們往往要組織和周到的細節. 這個功能是很好的學校和工作成功預測.

神經質: 人, 高功能, 可能體驗到情緒不穩, 擔心, kapriznosty, 煩躁不安和悲傷. 高分這種測量常, 但不一定, 焦慮症和抑鬱症有關.

這個樣本的評估與大學生較大的樣本進行比較, 用於檢查的單獨配置.

外向性, 平均: 2.67, SD: 94, 解釋: 低.
協議, 平均: 3,46, SD: 87, 解釋: 低. 自覺性, 平均: 2.99, SD: 81, 解釋: 低. 神經質, 平均: 2,93, SD: 83, 解釋: 高大. 透明度, 平均: 4,03, SD: 73, 解釋: 高大.

均值和標準差為大五人格量表, 解釋 (低或高) 與參考樣品進行比較. 所有的差異與中等效應大小統計顯著.

益智藥: 使用和效果的看法

參與者逐漸嘗試了各種各樣的物質, 所有的人 63 物質 (具有神經保護作用). 如果參與者注意精神藥物的效果, 一段時間後,他被問這種物質的攝入後描述的預期效果.

感知效果

所有的感知效果上的七點規模進行了評估. 下面的圖表總結的結果. 在Y軸中所列物質, 從最高開始到最低平均值. 圓點表示平均評分物質. 線表示95%置信區間 (CI), 從而表達不確定各自的平均值. 更廣泛的CI表示更大的各種反應. 紅線表示與«沒有影響»題詞中性響應. 作為一項規則, 平均評分置信區間, 越過紅線, 最有可能, 他們不會有什麼影響. 如果下 (左) 上述CI的端部, 比, 舉個例子, 白線為“略有增加”, 我們評估這種物質足夠高的影響. 它很少發生. 大多數物質有分數“沒有”和“影響不大”之間的某處, 也有一些例外.

的“愉悅”的效果評估

文件

 

大多數物質的評估為地方中性和微酸之間宜人, 這表明, 這些負面效果是罕見的益智藥. 三種藥物被評價為中性, 但置信區間是非常高. 在另一方面, 一些材料評為“稍微”愉快: DMHA, 石杉鹼甲, 司來吉蘭иLSD.

焦慮

文件

 

根據答案, 焦慮使用以下物質最有效地降低: L-теанин, tianeptin, CBD, 咖啡和Phenibut. 所有這些物質是眾所周知的抗焦慮, 鎮靜效果. 在另一方面, 焦慮略有增加知興奮劑的數量, 如哌甲酯, 咖啡因, 藥物Adderall和有限群.

濃度(焦點)

文件

 

最顯著的效應焦點/濃度記錄Adrafinil, 咖啡因, Phenylpiracetam(Phenotropil), 莫達非尼, 阿莫達非尼, 哌甲酯и, 首先, 藥物Adderall. 褪黑激素和GABA, 似乎, 減少焦點, 但幅度不大.

記憶體

文件

 

不是很多代理商提高記憶力. 在評估, 其實沒有這些藥物還沒有被評為導致更大, 比“略有改善”記憶.

動機

文件

 

物質組被評價為激勵. 他們大多是興奮劑. 退黑激素, 假馬齒莧иGABA, 似乎, 對動機負面影響不大.

心情

文件

 

LSD, Tianeptin, Phenibut和Adderoll, 似乎, 改善情緒. 值得注意的是, 小劑量的LSD被評定為有效, 與可比奈普汀, 這是一種抗抑鬱藥.

【用法用量】促智益智藥參與者要求的劑量以毫克, 他們這樣做. 他們中的大多數未能在所要求的格式作出回應. 最低限度, 平均和最大劑量為下面列出的所有物質.

物質 | 以mg的最小劑量 | Mediannaya劑量以mg | 以mg的最大劑量

L-Теанин | 100 | 200 | 400
假馬齒莧 | 200 | 300 | 500
咖啡因 | 80 | 200 | 800
薑黃素 | 100 | 500 | 2500
Aşvaganda | 300 | 500 | 1200
紅景天 | 50 | 300 | 700
tutsan | 250 | 575 | 900
咖啡 | 不可用 | 不可用 | 不可用
Metilfenidat | 10 | 20 | 200
藥物Adderall | 5 | 25 | 60
L-депренил | 10 | 10 | 10
酪氨酸 | 250 | 600 | 9000
N-乙酰基-L-酪氨酸 (Naltë) | 60 | 500 | 500
肌酸 | 1250 | 5000 | 10000
CDP-холин | 150 | 300 | 2000
Альфа-GPC | 125 | 300 | 1200
左旋肉鹼 / 精明 | 500 | 500 | 1000
歐米加 3 | 300 | 1375 | 5000
鎂 | 100 | 300 | 1000
莫達非尼 | 5 | 125 | 600
阿莫達非尼 | 75 | 150 | 150
Adrafinil | 50 | 450 | 900
吡拉西坦 | 200 | 3100 | 8000
Fonturacetam | 75 | 160 | 275
茴拉西坦 | 90 | 800 | 2400
奧拉西坦 | 600 | 800 | 1500
Pramiratsetam | 100 | 700 | 1600
Koluracetam | 15 | 55 | 200
Fasoracetam | 100 | 22,5 | 60
奈非西坦 | 250 | 250 | 250
Noopept | 10 | 15 | 20
Semaks | 0,1 | +0,6 | 2
Selank | 0,1 | +0,25 | 2
多奈哌齊 | 1 | 1 | 1
石杉鹼甲 | 0,085 | 1 | 5
koaksil | 10 | 33 | 150
NSI-189 | 5 | 40 | 100
退黑激素 | +0,05 | 3 | 30
GABA | 100 | 175 | 250
5-這樣的東西 | 5 | 125 | 200
黑灰色油狀物 | 30 | 265 | 500
參 | 50 | 325 | 600
銀杏 | 60 | 120 | 250
尼古丁 | 1 | 4 | 36
Swlbwtïamïn | 200 | 500 | 1500
烏里 | 10 | 250 | 600
Sacrosine | 2000 | 2000 | 2000
Sunifram | 10 | 20 | 20
BPC-157 | +0,01 | +0,25 | 200
乳香 | 不可用 | 不可用 | 不可用
胍法辛 | 2 | 2 | 2
DMHA | 150 | 150 | 150
微劑量的LSD | 0,00005 | 10 | 25
大麻油 | 10 | 25 | 60
PRL-8-53 | 20 | 20 | 20
胍丁胺 | 50 | 750 | 2000
Selegilin / 司來吉蘭 | 10 | 10 | 10
Phenibut | 150 | 1000 | 3500
Lyvinaya鬃毛 | 200 | 800 | 3000

翻譯: 梅德康塔羅斯酒杯
原 (英語): darktka.github.io

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