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Enregistrement W2036323176 · doi:10.1177/1533210107310824

Consumer Decision Factors for Initial and Long-Term Use of Complementary and Alternative Medicine

2007· article· en· W2036323176 sur OpenAlexaff
Fuschia M. Sirois, Rebecca J. Purc‐Stephenson

Notice bibliographique

RevueComplementary health practice review · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreferenceDecision-makingTerm (time)PsychologyMedicineClinical decision makingLong-term careFamily medicineMarketingNursingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guided by the conceptual framework of the consumer decision-making model, the present study compared the factors associated with initial and long-term use of complementary and alternative medicine (CAM) providers. A survey was completed by 239 people recruited from the offices of physicians and CAM practitioners. Conventional medicine clients ( n = 54), new or infrequent clients ( n = 73), and established CAM clients ( n = 112) were compared to identify the decision factors for initial and long-term CAM use. Consistent with the components of this model, we found support for the roles of external influences (age, social recommendations), decision process factors (symptom severity, egalitarian provider preference), and post-decision factors (dissatisfaction with conventional care) depending on whether the pattern of CAM use was new or infrequent or established. Overall, this study provides preliminary support for the utility of the consumer decision-making model as an integrative framework for understanding the roles of correlates of CAM use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,313
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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