Reasons for and Characteristics Associated With Complementary and Alternative Medicine Use Among Adult Cancer Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To conduct a systematic review of reasons for and sociodemographic and disease characteristics associated with complementary and alternative medicine (CAM) use in cancer patients. METHODS: Eligible studies were identified by searching the following databases: Alt Health Watch, AMED, CINAHL, CancerLit, PremMEDLINE, MEDLINE, Pub-Med, Ingenta, EMBASE, and Health Star, as well as reference lists in review articles. Only English-language articles published between 1994 and 2004 were included. Search terms included CAM and oncology/cancer, decision making and CAM and oncology/cancer, treatment decision making and CAM and oncology/cancer, and health care choices and CAM and oncology/cancer. RESULTS: Fifty-two eligible studies were identified and summarized. These studies were conducted in 14 different countries, with the largest number of studies being completed in the United States (34.6%). A therapeutic response, wanting control, a strong belief in CAM, CAM as a last resort, and finding hope were the most commonly cited reasons for using CAM. Age, socioeconomic status, and gender were the dominant characteristics associated with CAM use. CONCLUSION: Reasons for and characteristics associated with CAM use among cancer patients have been studied extensively. Future CAM research among cancer patients should focus on identifying decision-making processes and building theoretical decision-making models. These can be used in the development of decisional aids for patients when confronted with the choice to use CAM as part of their cancer treatment.
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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 | 0,007 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».