Delphi-Derived Development of a Common Core for Measuring Complementary and Alternative Medicine Prevalence
Notice bibliographique
Résumé
Assessing complementary and alternative medicine (CAM) use remains difficult due to many problems, not the least of which is defining therapies and modalities that should be considered as CAM. Members of the International Society for Complementary Medicine Research (ISCMR) participated in a Delphi process to identify a core listing of common CAM therapies presently in use in Western countries. Lists of practitioner-based and self-administered CAM were constructed based on previous population-based surveys and ranked by ISCMR researchers by perceived level of importance. A total of 64 (49%) ISCMR members responded to the first round of the Delphi process, and 39 of these (61%) responded during the second round. There was agreement across all geographic regions (United States, United Kingdom, Canada, and Western Europe) for the inclusion of herbal medicine, acupuncture, homeopathy, Traditional Chinese Medicine (TCM), chiropractic, naturopathy, osteopathy, Ayurvedic medicine, and massage therapy in the core practitioner-based CAM list, and for homeopathy products, herbal supplements, TCM products, naturopathic products, and nutritional products in the self-administered list. This Delphi process, along with the existing literature, has demonstrated that (1) separate lists are required to measure practitioner-based and self-administered CAM; (2) timeframes should include both ever use and recent use; (3) researchers should measure and report prevalence estimates for each individual therapy so that direct comparisons can be made across studies, time, and populations; (4) the list of CAM therapies should include a core list and additionally those therapies appropriate to the geographic region, population, and the specific research questions addressed, and (5) intended populations and samples studied should be defined by the researcher so that the generalizability of findings can be assessed. Ultimately, it is important to find out what CAM modality people are using and if they are being helped by these interventions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».