Use of complementary and alternative medicines by a sample of Australian women during pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of complementary and alternative medicines (CAM) is growing in Australia, with women higher users than men. Yet, only a few Australian studies have explored the use of CAM during pregnancy. AIMS: To explore the use of CAM, the types of CAM practitioners consulted, physical symptoms/complaints for which CAM are used by a sample of pregnant Australian women, and women's perceptions of the efficacy of CAM in treating those complaints. METHODS: Three hundred and twenty-one pregnant women, who volunteered for a study exploring women's well-being during pregnancy, completed a self-report questionnaire in their late second/early third trimester. RESULTS: Seventy-three per cent of women had used at least one kind of complementary therapy in the prior eight weeks of pregnancy. Over one-third of the women had visited at least one alternative medicine practitioner during pregnancy. Approximately one-third of the women reported taking CAM to alleviate a specific physical symptom, with 95.7% of these women reporting they either got completely better or a little bit better with use of CAM; one quarter reported planning to use an alternative therapy to assist with labour preparation. Age, number of physical symptoms experienced, income level and level of education were not associated with greater use of CAM (P < 0.05); however, women reporting more physical symptoms were more likely to consult a CAM practitioner. CONCLUSION: Findings highlight the substantial use of CAM during pregnancy and the need to have all health professionals adequately informed about such therapies during this life stage.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».