Complementary and Alternative Medicine Use in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Use of complementary and alternative medicine (CAM) has stimulated discussion in both Canada1–4 and the United States5–12 on topics such as who might benefit from CAM insurance coverage and the role of CAM as a substitute for use of conventional medical treatment vs a supplement to such treatment. In the United States, members of racial or ethnic minority groups are less likely to use CAM than are White people, and elevated income is a strong predictor of CAM use.5,6,8 In the United States (unlike in Canada), race and ethnicity are related closely to health insurance status.13 In both Canada4 and the United States,5,6,8 CAM use appears higher in western regions than in other areas. In Canada, western provinces are much more likely than those in the east to cover CAM in their health programs.1 In the United States, some 42 states mandate coverage of chiropractic care in private insurance,9 whereas federal legislation mandates coverage for all people older than 65 years (in the Medicare program) as well as for individuals whose health insurance is provided by large employers regulated under the Employee Retirement Income Security Act.14 This study examined relationships between race, geography, and conventional medical care and the use of acupuncture, chiropractic, homeopathy/naturopathy, and massage therapy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».