Use of Alternative Medicines by Patients with OA that Adversely Interact with Commonly Prescribed Medications
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Owing to the increasing prevalence, patient interest, and high risk of adverse effects associated with use of complementary and alternative medicine (CAM), investigation of this issue in an orthopaedic population is warranted. The objectives of this study were to (1) identify the prevalence of CAM use, (2) assess the level of communication between patients and physicians regarding CAMs, (3) uncover reasons for nondisclosure, and (4) identify potentially harmful interactions between CAMs and conventional therapy. We conducted a cross-sectional observational study among patients being treated in orthopaedic surgical clinics for osteoarthritis (OA). Of the 373 participants, 42.9% reported taking one or more CAMs, and 40.6% admitted their surgeons were unaware of their alternative therapy use. Reasons for nondisclosure included, the patient thought: (1) it was not important (29.7%); (2) the surgeon would not be interested (13.5%); and (3) their surgeon would not know about CAMs (8.2%). Twenty-two of 281 patients (7.8%) were taking alternative medicines that could interact with their blood pressure medication, 28.6% were taking anticoagulant/antiplatelet medication and also taking a CAM that could interact, and 5.9% were taking conventional pain medications along with a CAM that potentially could interact. Orthopaedic surgeons should make it part of their consultation to inquire about CAM use. LEVEL OF EVIDENCE: Level III, therapeutic study. See the Guidelines for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,010 | 0,001 |
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 ».