Principles to Guide Integrative Oncology and the Development of an Evidence Base
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integrative oncology uses both conventional and complementary medicine to meet the needs of individual patients and to focus on the whole person. The core principles of integrative oncology include individualization, holism, dynamism, synergism, and collaboration, but the nature of the evidence to guide the development of integrative oncology has been given little attention. OBJECTIVES: To discuss the need for evidence to support the integration of complementary therapies for integrative oncology care. To emphasize that the evidence base must be valid and respect the underlying principles of individual complementary therapies and integrative oncology practice. To suggest ways to begin developing the evidence base. REVIEW AND DISCUSSION: Although the evidence for safety and efficacy seems paramount for supporting the integration of an individual complementary therapy into mainstream cancer care, the need for evidence to support the overall practice of integrative oncology has to be considered as well. We argue that developing an evidence base for integrative oncology requires a contextual and comprehensive research approach that assesses a range of outcomes over a suitable period of time that the patient and the patient's family, in addition to the health care providers, deem important. CONCLUSION: A whole-systems framework to the development of the evidence base for integrative oncology can guide the development of evidence that respects the complex nature of many complementary and integrative practices and their underlying principles of care delivery.
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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 | 0,363 | 0,348 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,048 |
| Communication savante | 0,026 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».