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Enregistrement W191481940 · doi:10.1093/pch/11.10.671

Which medications used in paediatric practice have demonstrated natural health product-drug interactions?

2006· article· en· W191481940 sur OpenAlexaffabout
Brad Johnston, Sunita Vohra

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensStollery Children's HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineProduct (mathematics)Alternative medicineDrugPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent Canadian survey (1) of 1804 children and youth suggested that 49% had tried one or more complementary and alternative medicine therapies and 41% had used a natural health product (NHP) in the previous year. Similarly, a three-month survey (2) of 142 families in an American paediatric emergency department suggested that 45% of caregivers had given their children an herbal remedy in the previous year. NHP use may be much higher within certain subgroups of the child and youth population (eg, children with serious and/or chronic conditions, such as cancer, cystic fibrosis, asthma, attention deficit hyperactivity disorder and eating disorders) (3–7). In particular, NHP use may be highest in paediatric populations with chronic disease who suffer relapses or other setbacks (3). Surveys have also shown that rates of NHP use are high (70%) among homeless youth, many of whom suffer from chronic mental and physical health conditions (8). Indeed, because children with serious, chronic or recurrent illnesses are the most likely to be on concurrent prescription medications, they may have the highest risk for clinically relevant NHP-drug interactions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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