Women with breast cancer decided whether to use complementary/alternative medicine through a process of discovery and investigation
Notice bibliographique
Résumé
Boon H, Brown JB, Gavin A , et al. Breast cancer survivors' perceptions of complementary/alternative medicine (CAM): making the decision to use or not to use. Qual Health Res 1999 Sep; 9 : 639 -53. [OpenUrl][1][CrossRef][2][PubMed][3][Web of Science][4] QUESTION: What are the experiences of women with breast cancer as they decide whether to use complementary/alternative medicine (CAM) (use of natural healthcare products, such as herbs and nutritional supplements, and the process of seeking advice from non-conventional healthcare professionals, such as homeopaths and acupuncturists)? Focus groups. London and Toronto, Ontario, Canada. 36 women (age range 41–73 y) diagnosed with breast cancer at some time in their lives were recruited through notices to regional support groups, cancer centres, health food stores, and pharmacies. Most were white, and middle to upper middle class. They had been diagnosed an average of 5 years before the study (range 8 mo to 15 y). 11 women identified themselves as non-users of CAM and 25 as users. 3 focus groups were held in each site. During the 2 hour audiotaped discussions, women were asked about their perceptions and experiences regarding their use or … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DQualitative%2BHealth%2BResearch%26rft.stitle%253DQual%2BHealth%2BRes%26rft.aulast%253DBoon%26rft.auinit1%253DH.%26rft.volume%253D9%26rft.issue%253D5%26rft.spage%253D639%26rft.epage%253D653%26rft.atitle%253DBreast%2BCancer%2BSurvivors%2527%2BPerceptions%2Bof%2BComplementary%252FAlternative%2BMedicine%2B%2528CAM%2529%253A%2BMaking%2Bthe%2BDecision%2Bto%2BUse%2Bor%2BNot%2Bto%2BUse%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1177%252F104973299129122135%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F10558372%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/external-ref?access_num=10.1177/104973299129122135&link_type=DOI [3]: /lookup/external-ref?access_num=10558372&link_type=MED&atom=%2Febnurs%2F3%2F2%2F63.atom [4]: /lookup/external-ref?access_num=000081930400006&link_type=ISI
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».