Predictors of Alternative and Complementary Medicine Use in Inflammatory Bowel Disease: Do Measures of Conventional Health Care Utilization Relate to Use?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Alternative and complementary therapies (ACM) have gained increasing attention in the past few years. It was our purpose to determine whether increased ACM use is associated with increased use of conventional health care resources. Additionally, demographics of use, subjective benefit, and cost were analyzed. METHODS: We enrolled 150 inflammatory bowel disease (IBD) patients from a tertiary care center and performed a phone survey of their ACM use in the past year. A population-based administrative database was accessed to extract data regarding use of conventional medicine (hospitalizations, doctor visits, and GI specific doctor visits). Patients were divided into three groups: (i) no ACM (n = 60) (ii) users of exercise, diet, and prayer (EDP) exclusively (n = 47) (iii) other ACM use (n = 43) which included those who may have used EDP as well as any of acupuncture, chiropractic, homeopathy, naturopathy, herbology, massage, relaxation, reflexology, hypnotherapy, aromatherapy, meditation, or support group. RESULTS: ACM was used by 60% (EDP 31%, other ACM 29%). There were no significant differences in use between the three groups by disease diagnosis, education level, employment status, use of IBD medications, number of hospitalizations, doctor visits, or GI specific doctor visits. The EDP group was more likely to be married (p = 0.006) and female (p = 0.04) compared to no ACM. The EDP group tended to be older than the no ACM (p = 0.001) and other ACM (p = 0.01). The other ACM had shorter disease duration than EDP (p = 0.04) and no ACM (p = 0.04). The most commonly used therapies were diet (45%), herbal (17%), exercise (15%), prayer (11%), and relaxation (10%). ACM was sought for pain/cramps (64%), diarrhea (60%), and gas/bloating (21%). Seventy-three percent of EDP interventions incurred no cost compared to 33% with other ACM (p < 0.0001). The median annual amount spent on other ACM was $56 (range $0-$4800). Subjectively, patients felt helped by trials of EDP 95% of the time whereas other ACM helped 67% of the time (p < 0.0001). CONCLUSIONS: ACM use could not be predicted by either greater or less hospitalizations, conventional doctor visits, or GI specific visits. ACM was sought mostly to palliate pain or diarrhea. Those using EDP are more likely to be older married women. Subjectively other ACM is of less benefit (67%) than EDP (95%). If doctor visits or hospitalizations represent degree of increased disease activity then this too is not predictive of using ACM.
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 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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».