The Relationship between Complementary and Alternative Medicine Use and Breast Cancer Early Detection: A Critical Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Complementary and alternative medicine (CAM) use is prevalent. Concurrently, breast cancer is the most common cancer in women worldwide, with early detection techniques widely available. This paper examined the overlap between participation in allopathic breast cancer early detection activities and CAM use. Methods. A systematic review examined the association between breast screening behaviors and CAM use. Searches were conducted on the PubMed, Embase, CINAHL, and NCCAM databases and gray literature between 1990 and 2011. STROBE criteria were used to assess study quality. Results. Nine studies met the search criteria. Four focused on CAM use in women at high breast cancer risk and five on average risk women. CAM use in women ranged from 22% to 82% and was high regardless of breast cancer risk. Correlations between CAM use and breast cancer early detection were not strong or consistent but significant relationships that did emerge were positive. Conclusions. Populations surveyed, and measures used to assess CAM, breast cancer screening, and correlates, varied widely. Many women who obtained allopathic screening also sought out CAM. This provides a foundation for future interventions and research to build on women's motivation to enhance health and develop ways to increase the connections between CAM and allopathic care.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».