Complementary and alternative medicine (CAM) use in advanced cancer: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review synthesizes knowledge about the use of complementary and alternative medicine (CAM) among advanced cancer patients. EBSCO and Ovid databases were searched using core concepts, including advanced cancer, CAM, integrative medicine, and decision-making. Articles included in the final review were analyzed using narrative synthesis methods, including thematic analysis, concept mapping, and critical reflection on the synthesis process. Results demonstrate that advanced cancer patients who are younger, female, more educated, have longer duration of disease, and have previously used CAM are more likely to use CAM during this stage of illness. Key themes identified include patterns of and reasons for use; and barriers and facilitators to informed CAM decision-making. Knowledge regarding the use of CAM in advanced cancer remains in its nascent stages. Findings suggest a need for more research on understanding the dynamic process of CAM decision-making in the advanced cancer population from the patients' perspective. U p to 93.1% of people report using some form of complementary and alternative medicine (CAM) during their cancer experience. Alt ugh the use of CAM in the general cancer population has been well documented over the past two decades, The diagnosis of advanced cancer represents a shift in the focus of treatment and care from cure to palliation. Advancedcancer patients have reported increased levels of distress and symptom burden with poorer quality of life compared to those with curative or early stage disease. Given the complexity in caring for people with advanced cancer and a goal to provide evidence-informed CAM decision support, understanding the unique CAMrelated needs of this population will be valuable to oncology health care providers (HCPs). In this review, we seek to describe the factors, reasons, and decision-making process used by advanced-cancer patients to use CAM.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».