Use of Complementary/Alternative Medicine by Breast Cancer Survivors in Ontario: Prevalence and Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the prevalence of use of complementary/alternative medicine (CAM) by breast cancer survivors in Ontario, Canada, and to compare the characteristics of CAM users and CAM nonusers. PATIENTS AND METHODS: A questionnaire was mailed to a random sample of Ontario women diagnosed with breast cancer in 1994 or 1995. RESULTS: The response rate was 76.3%. Overall, 66.7% of the respondents reported using CAM, most often in an attempt to boost the immune system. CAM practitioners (most commonly chiropractors, herbalists, acupuncturists, traditional Chinese medicine practitioners, and/or naturopathic practitioners) were visited by 39.4% of the respondents. In addition, 62.0% reported use of CAM products (most frequently vitamins/minerals, herbal medicines, green tea, special foods, and essiac). Almost one half of the respondents informed their physicians of their use of CAM. Multiple logistic regression analysis determined that support group attendance was the only factor significantly associated with CAM use. CONCLUSION: CAM use is common among Canadian breast cancer survivors, many of whom are discussing CAM therapy options with their physicians. Knowledge of CAM therapies is necessary for physicians and other health care practitioners to help patients make informed choices. CAM use may play a role in the positive benefits associated with support group attendance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».