A population survey on the use of 24 common medicinal herbs in Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Herbal medicine use is common in Australia but little is known about the use of individual herbs. METHODS: A cross-sectional population survey conducted in 2007 with a sample of 2526, in the Australian state of Victoria. RESULTS: Almost a quarter (22.6%, 95% confidence interval (CI): 20.9-24.2%) of survey participants had used at least one medicinal herb in the preceding 12 months. Aloe vera, garlic and green tea were the most popular, each used by about 10% of participants. Health enhancement was the most common reason for herbal medicine use (69.6% of users) but relatively high proportions of users sought relief of specific medical conditions. Over 90% considered their herbal medicine to be very or somewhat helpful. Less than half (46.6%) the users were aware that there were potential risks associated with herbal medicine. Relatively high proportions of female users had taken herbal medicine whilst pregnant (14.4%) and/or whilst breast feeding (10.0%). Over half (50.9%) of herbal medicine users had also used Western medicine for the same medical condition in the 12-month period. Almost the same proportion (49.9%) had used both forms of medication on the same day. In deciding whether or not to use herbal medicine, the vast majority of survey participants indicated that they would accept the advice of their medical practitioner. CONCLUSIONS: In addition to health enhancement, specific herbs are commonly used to treat a range of medical conditions, without clear evidence of efficacy. Concurrent use of herbal and conventional medicine is relatively common and the majority of herbal medicine users are not aware of potential adverse effects. It appears that medical practitioners could exert significant influence on their patients' decisions about herbal medicine use.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».