Evaluation of Trends in the Use of Complementary and Alternative Medicine in Health Centers in Khorramabad (West of Iran)
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the use of most popular forms of complementary and alternative medicine(CAM), sociodemographic characteristics of CAM users, and communication between CAM users and their physicians by adult Iranian in Khorramabad city. METHODS: This cross-sectional study was carried out on clients who were at least 15 years in age referring to health centers and hospitals in Khorramabad town in 2014. A multi-part questionnaire was used to gather information. The demographic data and details regarding usage (number of times and underlying reasons) of different kinds of complementary and traditional medicine in the past were gathered using a questionnaire. RESULTS: In this study 790 subjects were surveyed using the questionnaire. The mean age of the participant was 38.9 years. 79.8% of the subjects had used at least one of the methods of complementary medicine. Among the participants, 58.2% had used at least one of the complementary medicines in the previous year. Herbal medicine and prayers treatment had the highest use with 69.2% and 37.2%, respectively. Concerns of the side effects of medical therapy, beliefs in less risky being and fewer side effects of complementary medicine, Dissatisfaction of General Practitioners, the increase of being-well feelings in physical conditions, and were among the most important reasons of inclination towards such treatment methods. CONCLUSION: The analysis of using complementary medicine among people is the first step for planning proper use of the beneficial methods of complementary medicine and the prevention of inefficient and harmful methods in this respect.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».