Assessment of use of complementary alternative medicine and its impact on quality of life in the patients attending rheumatology clinic, in a tertiary care centre in India
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Complementary and alternative medicine (CAM) has witnessed an increase in use in recent times in rheumatological conditions and is expected to have impact on the quality of life (QOL). We had planned to conduct this study to investigate the extent of use of CAM and its effect on QOL of patients at a tertiary care center. MATERIALS AND METHODS: Ethics committee approval was obtained. Sixty patients suffering from osteoarthritis (OA) and rheumatoid arthritis (RA) were enrolled as per the selection criteria, after obtaining their informed consent. Each patient was interviewed for CAM use/non-use, and Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) (modified) index for QOL was recorded by the study personnel. STATISTICAL ANALYSIS: The normality was checked by using Kolmogorov-Smirnov test. Descriptive statistics was performed and Mann-Whitney U-test was used to compare the QOL of CAM users and non-users. RESULTS: Of the 60 patients enrolled with OA (10) and RA (50), 58% (35/60) used CAM. Ayurveda and massage therapy were the commonest [80% (28/35)], followed by yoga asana [34% (12/35)] and homoeopathy [20% (7/35)]. It was observed that combinations of therapies were used too. Nearly half [49% (17/35)] of the CAM users were on self-prescribed medication and 71% (25/35) of them did not inform the physician of CAM use. The QOL of CAM users (WOMAC score: 56.31 ± 6.82) was better than that of CAM non-users (WOMAC score: 60.16 ± 4.02) (P value 0.01). CONCLUSION: Patients with RA frequently used CAM and QOL improvised with CAM use. We observed that self-administration of CAM was common and this was not informed to the treating physician.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».