Understanding the role of scientific evidence in consumer evaluation of natural health products for osteoarthritis an application of the means end chain approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over 30% of individuals use natural health products (NHPs) for osteoarthritis-related pain. The Deficit Model for the Public Understanding of Science suggests that if individuals are given more information (especially about scientific evidence) they will make better health-related decisions. In contrast, the Contextual Model argues that scientific evidence is one of many factors that explain how consumers make health-related decisions. The primary objective was to investigate how the level of scientific evidence supporting the efficacy of NHPs impacts consumer decision-making in the self-selection of NHPs by individuals with osteoarthritis. METHODS: The means-end chain approach to product evaluation was used to compare laddering interviews with two groups of community-dwelling Canadian seniors who had used NHPs to treat their osteoarthritis. Group 1 (n=13) had used only NHPs (glucosamine and/or chondroitin) with "high" scientific evidence of efficacy. Group 2 (n=12) had used NHPs (methylsulfonylmethane (MSM) and/or bromelain) with little or no scientific evidence supporting efficacy. Content analysis and generation of hierarchical value maps facilitated the identification of similarities and differences between the two groups. RESULTS: The dominant decision-making chains for participants in the two scientific evidence categories were similar. Scientific evidence was an important decision-making factor but not as important as the advice from health care providers, friends and family. Most participants learned about scientific evidence via indirect sources from health care providers and the media. CONCLUSIONS: The Contextual Model of the public understanding of science helps to explain why our participants believed scientific evidence is not the most important factor in their decision to use NHPs to help manage their osteoarthritis.
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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 | 0,005 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle