Researching complementary and alternative treatments – the gatekeepers are not at home
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To explore the strengths and weaknesses of conventional biomedical research strategies and methods as applied to complementary and alternative medicine (CAM), and to suggest a new research framework for assessing these treatment modalities. DISCUSSION: There appears to be a gap between published studies showing little or no efficacy of CAM, and reports of substantial clinical benefit from patients and CAM practitioners. This "gap" might be partially due to the current focus on placebo-controlled randomized trials, which are appropriately designed to answer questions about the efficacy and safety of pharmaceutical agents. In an attempt to fit this assessment strategy, complex CAM treatment approaches have been dissected into standardized and often simplified treatment methods, and outcomes have been limited. Unlike conventional medicine, CAM has no regulatory or financial gatekeeper controlling their therapeutic "agents" before they are marketed. Treatments may thus be in widespread use before researchers know of their existence. In addition, the treatments are often provided as an integrated 'whole system' of care, without careful consideration of the safety issue. We propose a five-phase strategy for assessing CAM built on the acknowledgement of the inherent, unique aspects of CAM treatments and their regulatory status in most Western countries. These phases comprise: 1. Context, paradigms, philosophical understanding and utilization 2. Safety status 3. Comparative effectiveness. 4. Component efficacy 5. Biological mechanisms. SUMMARY: Using the proposed strategy will generate evidence relevant to clinical practice, while acknowledging the absence of regulatory and financial gatekeepers for CAM. It will also emphasize the important but subtle differences between CAM and conventional medical practice.
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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 | 0,079 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,021 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».