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Enregistrement W1965204659 · doi:10.1155/2014/958524

Association between Disease‐Specific Quality of Life and Complementary Medicine Use in Patients with Rhinitis in Taiwan: A Cross‐Sectional Survey Study

2014· article· en· W1965204659 sur OpenAlexaff
Malcolm Koo, Kai‐Li Liang, Rong‐San Jiang, Hsin Tsao, Yueh‐Chiao Yeh

Notice bibliographique

RevueEvidence-based Complementary and Alternative Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyMedicineAssociation (psychology)Family medicineDiseaseEnvironmental healthQuality of life (healthcare)PsychologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rhinitis is a common medical condition and can seriously impact patients' quality of life. The objective of this study was to investigate the association between disease-specific quality of life and use of complementary and alternative medicine (CAM) modalities among Taiwanese rhinitis patients. A cross-sectional survey was undertaken at the outpatient department of otolaryngology in a medical center in Taiwan. Sociodemographic information, disease-specific quality of life (Chinese version of the 31-item Rhinosinusitis Outcome Measure, CRSOM-31), and previous use of CAM modalities for treatment of rhinitis of the patients were ascertained. Factor analysis was performed to reduce the number of CAM modalities. The resulting factors were analyzed for their association with CRSOM-31 score using linear regression analyses. Results from the multiple linear regression analyses indicated that Factor 1 (traditional Chinese medicine), Factor 2 (mind-body modalities), Factor 3 (manipulative-based modalities), female sex, and smoking were significantly associated with a worse disease-specific quality of life. In conclusion, various CAM modalities, female sex, and smoking were independent predictors of a worse disease-specific quality of life in Taiwanese patients with rhinitis.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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