Use of complementary and alternative medicine by those with a chronic disease and the general population - results of a national population based survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of complementary and alternative medicine (CAM) is becoming more common, but population-based descriptions of its patterns of use are lacking. This study aimed to determine the prevalence of CAM use in the general population and for those with asthma, diabetes, epilepsy and migraine. METHODS: Data from cycles 1.1, 2.1 and 3.1 of the Canadian Community Health Survey (CCHS) were used for the study. The CCHS is a national cross-sectional survey administered to 400,055 Canadians aged ≥12 between 2001-2005. Self-reported information about professionally diagnosed health conditions was elicited. CCHS surveys use a multistage stratified cluster design to randomly select a representative sample of Canadian household residents. Descriptive data on the utilization of CAM services was calculated and logistic regression was used to determine what sociodemographic factors predict CAM use. RESULTS: Weighted estimates show that 12.4% (95% Confidence Interval (CI): 12.2-12.5) of Canadians visited a CAM practitioner in the year they were surveyed; this rate was significantly higher for those with asthma 15.1% (95% CI: 14.5-15.7) and migraine 19.0% (95% CI: 18.4-19.6), and significantly lower for those with diabetes 8.0% (95% CI: 7.4-8.6) while the rate in those with epilepsy (10.3%, 95% CI: 8.4-12.2) was not significantly different from the general population. CONCLUSION: A large proportion of Canadians use CAM services. Physicians should be aware that their patients may be accessing other services and should be prepared to ask and answer questions about the risks and benefits of CAM services in conjunction with standard medical 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».